JQuery сортировка мышью Stange смещение

Ни один из этих ответов не является особенно ясным или простым.

Вот простой и понятный метод, который гарантированно работает.

accumulate_normalize_probabilities принимает словарь p, который отображает символы к вероятностям ИЛИ частот. Он выводит полезный список кортежей, из которых можно сделать выбор.

def accumulate_normalize_values(p):
        pi = p.items() if isinstance(p,dict) else p
        accum_pi = []
        accum = 0
        for i in pi:
                accum_pi.append((i[0],i[1]+accum))
                accum += i[1]
        if accum == 0:
                raise Exception( "You are about to explode the universe. Continue ? Y/N " )
        normed_a = []
        for a in accum_pi:
                normed_a.append((a[0],a[1]*1.0/accum))
        return normed_a

Выход:

>>> accumulate_normalize_values( { 'a': 100, 'b' : 300, 'c' : 400, 'd' : 200  } )
[('a', 0.1), ('c', 0.5), ('b', 0.8), ('d', 1.0)]

Почему он работает

Шаг накопления поворачивает каждый символ в промежуток между собой и предыдущими символами вероятность или частота (или 0 в случае первого символа). Эти интервалы могут использоваться для выбора из (и, следовательно, выборки предоставленного распределения) простым переходом по списку до тех пор, пока случайное число в интервале 0,0 -> 1,0 (подготовленное ранее) не будет меньше или равно конечной точке интервала текущего символа.

Нормализация освобождает нас от необходимости убедиться, что все суммируется до некоторой величины. После нормализации «вектор» вероятностей суммируется до 1,0.

Остаток кода для кода для выбора и создания произвольно длинной выборки из распределения ниже:

def select(symbol_intervals,random):
        print symbol_intervals,random
        i = 0
        while random > symbol_intervals[i][1]:
                i += 1
                if i >= len(symbol_intervals):
                        raise Exception( "What did you DO to that poor list?" )
        return symbol_intervals[i][0]


def gen_random(alphabet,length,probabilities=None):
        from random import random
        from itertools import repeat
        if probabilities is None:
                probabilities = dict(zip(alphabet,repeat(1.0)))
        elif len(probabilities) > 0 and isinstance(probabilities[0],(int,long,float)):
                probabilities = dict(zip(alphabet,probabilities)) #ordered
        usable_probabilities = accumulate_normalize_values(probabilities)
        gen = []
        while len(gen) < length:
                gen.append(select(usable_probabilities,random()))
        return gen

Использование:

>>> gen_random (['a','b','c','d'],10,[100,300,400,200])
['d', 'b', 'b', 'a', 'c', 'c', 'b', 'c', 'c', 'c']   #<--- some of the time