每行加注释 N= length(weight); N_babies= zeros(1,N); q_res = N.*weight; N_babies = fix(q_res); N_res=N-sum(N_babies); if (N_res~=0) q_res=(q_res-N_babies)/N_res; cumDist= cumsum(q_res); u = fliplr(cumprod(rand(1,N_res).^(1./(N_res:-1:1)))); j=1; for i=1:N_res while (u(1,i)>cumDist(1,j)) j=j+1; end N_babies(1,j)=N_babies(1,j)+1; end end index=1; for i=1:N if (N_babies(1,i)>0) for j=index:index+N_babies(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(1,i); end

这段代码是用来进行加权随机采样的。首先，根据权重计算每个元素期望被采样的次数，即 q_res = N.*weight。然后将期望次数向下取整，得到每个元素实际被采样的次数，保存在 N_babies 数组中。如果总采样次数 N 与实际采样次数之和不相等，则需要进行纠正。这个过程中，计算每个元素的采样概率 q_res / N_res，然后按照这个概率生成 N_res 个随机数，利用这些随机数进行采样。最后，将采样结果保存在 outIndex 数组中。

相关问题

给这段代码每行加注释 每行加注释 N= length(weight); N_babies= zeros(1,N); q_res = N.*weight; N_babies = fix(q_res); N_res=N-sum(N_babies); if (N_res~=0) q_res=(q_res-N_babies)/N_res; cumDist= cumsum(q_res); u = fliplr(cumprod(rand(1,N_res).^(1./(N_res:-1:1)))); j=1; for i=1:N_res while (u(1,i)>cumDist(1,j)) j=j+1; end N_babies(1,j)=N_babies(1,j)+1; end end index=1; for i=1:N if (N_babies(1,i)>0) for j=index:index+N_babies(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(1,i); end

下面是每行的解释：

1. N= length(weight); // 获取 weight 数组的长度，并将其赋值给 N 变量
2. N_babies= zeros(1,N); // 创建一个长度为 N 的全零数组，并将其赋值给 N_babies 变量
3. q_res = N.*weight; // 计算每个元素期望被采样的次数，即 N 乘以权重值，保存在 q_res 变量中
4. N_babies = fix(q_res); // 将 q_res 向下取整，并将结果保存在 N_babies 数组中
5. N_res=N-sum(N_babies); // 计算总采样次数与实际采样次数之差，并将结果保存在 N_res 变量中
6. if (N_res~=0) // 如果总采样次数与实际采样次数之差不为零，则需要进行纠正
7. q_res=(q_res-N_babies)/N_res; // 计算每个元素的采样概率，并将结果保存在 q_res 变量中
8. cumDist= cumsum(q_res); // 计算每个元素的累积概率，并将结果保存在 cumDist 变量中
9. u = fliplr(cumprod(rand(1,N_res).^(1./(N_res:-1:1)))); // 生成 N_res 个随机数，并计算它们的乘积，然后将结果反转，并将其保存在 u 变量中
10. j=1; // 初始化 j 变量为 1
11. for i=1:N_res // 遍历 1 到 N_res
12. while (u(1,i)>cumDist(1,j)) // 如果 u 大于 cumDist[j]，则 j 加 1
13. j=j+1;
14. end
15. N_babies(1,j)=N_babies(1,j)+1; // 将第 j 个元素的采样次数加 1
16. end
17. end
18. index=1; // 初始化 index 变量为 1
19. for i=1:N // 遍历 1 到 N
20. if (N_babies(1,i)>0) // 如果第 i 个元素的采样次数大于 0
21. for j=index:index+N_babies(1,i)-1 // 遍历 index 到 index + N_babies[i] - 1
22. outIndex(j) = i; // 将第 i 个元素的索引保存在 outIndex 数组中
23. end
24. end
25. index= index+N_babies(1,i); // 更新 index 变量为 index + N_babies[i]

给这段代码每行加注释 N= length(weight); N_babies= zeros(1,N); q_res = N.*weight; N_babies = fix(q_res); N_res=N-sum(N_babies); if (N_res~=0) q_res=(q_res-N_babies)/N_res; cumDist= cumsum(q_res); u = fliplr(cumprod(rand(1,N_res).^(1./(N_res:-1:1)))); j=1; for i=1:N_res while (u(1,i)>cumDist(1,j)) j=j+1; end N_babies(1,j)=N_babies(1,j)+1; end end index=1; for i=1:N if (N_babies(1,i)>0) for j=index:index+N_babies(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(1,i); end

# 统计权重数组的长度
N = length(weight)

# 初始化新生儿数量数组为全零
N_babies = zeros(1, N)

# 计算每个元素被选中的期望次数
q_res = N .* weight

# 取整得到每个元素实际被选中的次数
N_babies = fix(q_res)

# 计算剩余可分配数量
N_res = N - sum(N_babies)

# 如果有剩余数量需要分配
if (N_res ~= 0):
# 计算剩余数量的期望次数
q_res = (q_res - N_babies) / N_res

# 计算剩余数量的累积分布
cumDist = cumsum(q_res)

# 计算随机数数组
u = fliplr(cumprod(rand(1, N_res).^(1./(N_res:-1:1))))

# 初始化计数器
j = 1

# 分配剩余数量
for i in range(1, N_res+1):
while (u(1, i) > cumDist(1, j)):
j = j + 1
N_babies(1, j) = N_babies(1, j) + 1

# 初始化输出索引数组的起始位置
index = 1

# 根据每个元素被选中的次数，将其对应的索引添加到输出索引数组中
for i in range(1, N+1):
if (N_babies(1, i) > 0):
for j in range(index, index+N_babies(1, i)):
outIndex(j) = i
index = index + N_babies(1, i)