Генерация нескольких случайных чисел, равных значению в Python
Не читает ли это: «Выберите все
blockquote>h1элементы, у которых есть предок, который не является элементомdiv...?»Он делает. Но в типичном HTML-документе каждый
h1имеет по крайней мере двух предков, которые не являютсяdivэлементами, а эти предки - не что иное, какbodyиhtml.Это проблема с попыткой фильтрации предков с помощью
:not(): он просто не работает надежно, особенно когда:not()не может быть квалифицирован каким-либо другим селектором, таким как селектор типа или селектор классов, например.foo:not(div). Вам будет намного проще использовать стили для всех элементовh1и переопределить их с помощьюdiv h1.В Селекторах 4 ,
:not()принимать полные комплексные селекторы, содержащие комбинаторы, включая комбинатор потомков. Будет ли это реализовано в быстром профиле (и, следовательно, в CSS), еще предстоит проверить и подтвердить, но как только он будет реализован, вы сможете использовать его для исключения элементов с определенными предками. Из-за того, как работают селекторы, отрицание должно выполняться самим элементом, а не предком, чтобы надежно работать, и поэтому синтаксис будет выглядеть несколько иначе:h1:not(div h1) { color: #900; }Любой, кто знаком с jQuery быстро укажет, что этот селектор работает в jQuery сегодня . Это один из числа несоответствий между Selector 3's
:not()и jQuery:not(), которые Selectors 4 исправляет.
6 ответов
b = random.randint(2, 38)
a = random.randint(1, b - 1)
c = random.randint(b + 1, 39)
return [a, b - a, c - b, 40 - c]
(Я предполагаю, что вы хотели целые числа, так как вы сказали «1-40», но это может быть легко обобщено для чисел с плавающей запятой.)
Вот как это работает:
- случайным образом разбить общий диапазон на два, то есть b. Странный диапазон - потому что будет как минимум 2 ниже средней точки и как минимум 2 выше. (Это зависит от вашего 1 минимума для каждого значения).
- разрезать каждый из этих диапазонов в два случайным образом. Опять же, границы должны составлять 1 минимум.
- возвращает размер каждого среза. Они добавят до 40.
Генерация 4 случайных чисел, вычисление их суммы, деление каждого на сумму и умножение на 40.
Если вы хотите получить целые числа, это потребует небольшой неслучайности.
Вот стандартное решение. Он похож на ответ Лоуренса Гонсалвеса, но имеет два преимущества перед этим ответом.
- Она едина: любая комбинация из 4 положительных целых чисел, в сумме дающая 40, с одинаковой вероятностью приведет к этой схеме.
и
- его легко адаптировать к другим суммам (7 чисел в сумме дают 100 и т. д.)
import random
def constrained_sum_sample_pos(n, total):
"""Return a randomly chosen list of n positive integers summing to total.
Each such list is equally likely to occur."""
dividers = sorted(random.sample(range(1, total), n - 1))
return [a - b for a, b in zip(dividers + [total], [0] + dividers)]
Примеры результатов:
>>> constrained_sum_sample_pos(4, 40)
[4, 4, 25, 7]
>>> constrained_sum_sample_pos(4, 40)
[9, 6, 5, 20]
>>> constrained_sum_sample_pos(4, 40)
[11, 2, 15, 12]
>>> constrained_sum_sample_pos(4, 40)
[24, 8, 3, 5]
Объяснение: существует однозначное соответствие между (1) 4- наборы (a, b, c, d) натуральных чисел такие, что a + b + c + d == 40, и (2) тройки целых чисел (e , f, g) с 0 < e < f < g < 40, последнее легко получить с помощью random.sample. Соответствие задается формулой (e, f, g) = (a, a + b, a + b + c) в одном направлении и (a, b, c, d) = (д, ж - д, ж - ж, 40 - г) в обратном направлении.
Если вам нужны неотрицательные целые числа (т.е., допуская 0) вместо положительных, то выполняется простое преобразование: если (a, b, c, d) — неотрицательные целые числа, суммирующиеся с 40, то (a+1, b+1, c+1, d+1) — положительные целые числа, суммирующиеся с 44, и наоборот. Используя эту идею, мы имеем:
def constrained_sum_sample_nonneg(n, total):
"""Return a randomly chosen list of n nonnegative integers summing to total.
Each such list is equally likely to occur."""
return [x - 1 for x in constrained_sum_sample_pos(n, total + n)]
Графическую иллюстрацию constrained_sum_sample_pos(4, 10), спасибо @FM. (Немного отредактировано.)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # The universe.
| | # Place fixed dividers at 0, 10.
| | | | | # Add 4 - 1 randomly chosen dividers in [1, 9]
a b c d # Compute the 4 differences: 2 3 4 1
from numpy.random import multinomial
multinomial(40, [1/4.] * 4)
Если вы хотите, чтобы они были равномерно распределены, и если вы не хотите повторов
addends = []
picks = range(1, 34)
while sum(addends) != 40:
addends = random.sample(picks, 3)
if sum(addends) > 39:
continue
addends.append(40 - sum(addends))
В диапазоне [1,37] есть только 37 ^ 4 = 1 874 161 расположение четырех целых чисел (с разрешенными повторениями). Перечислите их, сохраняя и считая перестановки, которые в сумме составляют 40. (Это будет намного меньшее число, N).
Нарисуйте равномерно распределенные случайные целые числа K в интервале [0, N-1] и верните K-ю перестановку. Это легко увидеть, чтобы гарантировать равномерное распределение в пространстве возможных результатов, причем каждая позиция последовательности одинаково распределена. (У многих ответов, которые я вижу, окончательный выбор будет смещен ниже, чем первые три!)