c++向量随机洗牌它的一部分

Question

随机排列向量中一定比例的元素的最佳方法是什么？

假设我想要 10% 或 90% 的向量被打乱。 不一定是前 10%，而是全面的 10%。

TIA

Answer 1

修改 Fisher-Yates 洗牌以对数组中 10% 的索引不执行任何操作。

这是我发布（来自维基百科）并修改的java代码，但我认为你可以将其翻译为C++，因为这更多的是一个算法问题而不是语言问题。

public static void shuffleNinetyPercent(int[] array) 
{
    Random rng = new Random();       // java.util.Random.
    int n = array.length;            // The number of items left to shuffle (loop invariant).
    while (n > 1) 
    {
        n--;                         // n is now the last pertinent index
        if (rng.nextDouble() < 0.1) continue; //<-- ADD THIS LINE
        int k = rng.nextInt(n + 1);  // 0 <= k <= n.
        // Simple swap of variables
        int tmp = array[k];
        array[k] = array[n];
        array[n] = tmp;
    }
}

Answer 2

您可以尝试以下操作：

为向量的每个元素分配一个随机数。对随机数位于您分配的随机数中最小 10% 的元素进行洗牌：您甚至可以想象用占位符替换向量中的 10%，然后根据随机数对 10% 进行排序，然后将它们插入回占位符所在的向量。

Answer 3

编写自己的随机迭代器并使用 random_shuffle 怎么样，如下所示：（完全未经测试，只是为了得到一个想法）

template<class T>
class myRandomIterator : public std::iterator<std::random_access_iterator_tag, T>
{
public:
    myRandomIterator(std::vector<T>& vec, size_t pos = 0): myVec(vec), myIndex(0), myPos(pos)
    {
        srand(time(NULL));
    }

    bool operator==(const myRandomIterator& rhs) const
    {
        return myPos == rhs.myPos;
    }

    bool operator!=(const myRandomIterator& rhs) const
    {
        return ! (myPos == rhs.myPos);
    }

    bool operator<(const myRandomIterator& rhs) const
    {
        return myPos < rhs.myPos;
    }

    myRandomIterator& operator++() 
    {
        ++myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator++(int) 
    {
        ++myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator--() 
    {
        --myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator--(int)
    {
        --myPos;
        return fill();
    }



    myRandomIterator& operator+(size_t n) 
    {
        ++myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator-(size_t n) 
    {
        --myPos;
        return fill();
    }


    const T& operator*() const
    {
        return myVec[myIndex];
    }

    T& operator*()
    {
        return myVec[myIndex];
    }



private:
    myRandomIterator& fill()
    {
        myIndex = rand() % myVec.size();
        return *this;
    }

private:
    size_t myIndex;
    std::vector<T>& myVec;
    size_t myPos;

};

int main()
{
    std::vector<int> a;
    for(int i = 0; i < 100; ++i)
    {
        a.push_back(i);
    }

    myRandomIterator<int> begin(a);
    myRandomIterator<int> end(a, a.size() * 0.4);

    std::random_shuffle(begin, end);

    return 0;
}

Answer 4

一种方法可以使用 std::random_shuffle() ，通过控制输入范围来控制 % ....

Answer 5

为什么不对随机选择的位置进行 N 次交换，其中 N 由百分比决定？

因此，如果我有 100 个元素，则 10% 的随机播放将执行 10 次交换。每次交换都会随机选择数组中的两个元素并交换它们。

Answer 6

如果您有 SGI 的 std::random_sample 扩展，你可以这样做。如果没有，很容易在返回指定范围内均匀分布的随机整数的函数之上实现random_sample（Knuth，第 2 卷，“算法 R”）。

#include <algorithm>
#include <vector>
using std::vector;

void shuffle_fraction(vector<int> &data, double fraction) {
    assert(fraction >= 0.0 && fraction <= 1.0);

    // randomly choose the indices to be shuffled
    vector<int> bag(data.size());
    for(int i = 0; i < bag.size(); ++i) bag[i] = i;

    vector<int> selected(static_cast<int>(data.size() * fraction));
    std::random_sample(bag.begin(), bag.end(), selected.begin(), selected.end());

    // take a copy of the values being shuffled
    vector<int> old_value(selected.size());
    for (int i = 0; i < selected.size(); ++i) {
        old_value[i] = data[selected[i]];
    }

    // choose a new order for the selected indices
    vector<int> shuffled(selected);
    std::random_shuffle(shuffled.begin(), shuffled.end());

    // apply the shuffle to the data: each of the selected indices
    // is replaced by the value for the corresponding shuffled indices
    for (int i = 0; i < selected.size(); ++i) {
        data[selected[i]] = old_value[shuffled[i]];
    }
}

不是最有效的，因为它使用三个“小”向量，但避免了必须调整 Fisher-Yates 算法来对向量的子集进行操作。在实践中，您可能希望这是一个在一对随机访问迭代器而不是向量上运行的函数模板。我没有这样做，因为我认为这会使代码有点混乱，而且你也没有要求这样做。我还会采用尺寸而不是比例，由调用者决定如何对分数进行舍入。

Answer 7

您可以使用 shuffle bag 算法来选择数组的 10%。然后对该选择使用正常的随机播放。