内容简介:http://stackoverflow.com/questions/29325069/how-to-generate-random-numbers-biased-towards-one-value-in-a-range
说,如果我想在最小和最大值之间生成一个无偏差的随机数,我会做:
var rand = function(min, max) { return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; };
但是,如果我想在最小和最大值之间产生一个随机数,但是更偏向于min和max之间的值N到D度?最好用概率曲线来说明它:
这是一种方法:
>获取最小 – 最大范围内的随机数
>获取随机的归一化混合值
>随机混合随机混合偏差
即,伪:
<b>Variables:</b> min = 0 max = 100 bias = 67 (N) influence = 1 (D) [0.0, 1.0] <b>Formula:</b> rnd = random() x (max - min) + min mix = random() x influence <b>value</b> = rnd x (1 - mix) + bias x mix
混合因子可以用次要因子来减少,以设定它应该影响多少(即因子为[0,1]的混合因子).
演示
这将绘制一个有偏差的随机范围.上带有1作为影响,底部0.75影响.偏差在此范围内设定为2/3位置.
底部乐队没有(故意的)偏见进行比较.
var ctx = document.querySelector("canvas").getContext("2d"); ctx.fillStyle = "red"; ctx.fillRect(399,0,2,110); // draw bias target ctx.fillStyle = "rgba(0,0,0,0.07)"; function getRndBias(min, max, bias, influence) { var rnd = Math.random() * (max - min) + min, // random in range mix = Math.random() * influence; // random mixer return rnd * (1 - mix) + bias * mix; // mix full range and bias } // plot biased result (function loop() { for(var i = 0; i < 5; i++) { // just sub-frames (speedier plot) ctx.fillRect( getRndBias(0, 600, 400, 1.00), 4, 2, 50); ctx.fillRect( getRndBias(0, 600, 400, 0.75), 55, 2, 50); ctx.fillRect( Math.random() * 600 ,115, 2, 35); } requestAnimationFrame(loop); })();
<canvas width=600></canvas>
http://stackoverflow.com/questions/29325069/how-to-generate-random-numbers-biased-towards-one-value-in-a-range
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- identityHashCode与偏向锁
- 死磕Synchronized底层实现--偏向锁
- Java:锁的四中状态:无锁,偏向锁,轻量级锁,重量级锁
- 区块链随机数的实现:墨客随机数子链RandDrop(强随机数和真随机数)_作者陈小虎
- Java随机数探秘
- Java 随机数探秘
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Probability and Computing
Michael Mitzenmacher、Eli Upfal / Cambridge University Press / 2005-01-31 / USD 66.00
Assuming only an elementary background in discrete mathematics, this textbook is an excellent introduction to the probabilistic techniques and paradigms used in the development of probabilistic algori......一起来看看 《Probability and Computing》 这本书的介绍吧!