根据Python中的近似比例分配项目

根据Python中的近似比例分配项目,第1张

根据Python中的近似比例分配项目

我不会尝试正确地计算分数,而只是一次以适当的比例分配目标。在这里,“
allocate_goals”生成器将目标分配给每个低比率目标,然后分配给每个较高比率目标(重复3次)。然后重复。调用方inalloc使用itertools.islice以所需的数量(玩家数量)切断此无限生成器。

import collectionsimport itertoolsimport stringdef allocate_goals(prop_low, prop_high):    prop_high3 = prop_high * 3    while True:        for g in prop_low: yield g        for g in prop_high3: yield gdef allocate(goals, players):    letters = string.ascii_uppercase[:goals]    high_count = goals // 2    prop_high, prop_low = letters[:high_count], letters[high_count:]    g = allocate_goals(prop_low, prop_high)    return collections.Counter(itertools.islice(g, players))for goals in xrange(2, 9):    print goals, sorted(allocate(goals, 8).items())

它产生以下答案:

2 [('A', 6), ('B', 2)]3 [('A', 4), ('B', 2), ('C', 2)]4 [('A', 3), ('B', 3), ('C', 1), ('D', 1)]5 [('A', 3), ('B', 2), ('C', 1), ('D', 1), ('E', 1)]6 [('A', 2), ('B', 2), ('C', 1), ('D', 1), ('E', 1), ('F', 1)]7 [('A', 2), ('B', 1), ('C', 1), ('D', 1), ('E', 1), ('F', 1), ('G', 1)]8 [('A', 1), ('B', 1), ('C', 1), ('D', 1), ('E', 1), ('F', 1), ('G', 1), ('H', 1)]

这种方法的优点(除了我认为,这很容易理解)是,它很快可以将其转换为随机版本。

只需用以下命令替换allocate_goals:

def allocate_goals(prop_low, prop_high):    all_goals = prop_low + prop_high * 3    while True:        yield random.choice(all_goals)


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5623064.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-12-15
下一篇 2022-12-15

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存