给定一个正整数数组 w
,其中 w[i]
代表下标 i
的权重(下标从 0
开始),请写一个函数 pickIndex
,它可以随机地获取下标 i
,选取下标 i
的概率与 w[i]
成正比。
例如,对于 w = [1, 3]
,挑选下标 0
的概率为 1 / (1 + 3) = 0.25
(即,25%),而选取下标 1
的概率为 3 / (1 + 3) = 0.75
(即,75%)。
也就是说,选取下标 i
的概率为 w[i] / sum(w)
。
输入: ["Solution","pickIndex"] [[[1]],[]] 输出: [null,0] 解释: Solution solution = new Solution([1]); solution.pickIndex(); // 返回 0,因为数组中只有一个元素,所以唯一的选择是返回下标 0。
输入: ["Solution","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex"] [[[1,3]],[],[],[],[],[]] 输出: [null,1,1,1,1,0] 解释: Solution solution = new Solution([1, 3]); solution.pickIndex(); // 返回 1,返回下标 1,返回该下标概率为 3/4 。 solution.pickIndex(); // 返回 1 solution.pickIndex(); // 返回 1 solution.pickIndex(); // 返回 1 solution.pickIndex(); // 返回 0,返回下标 0,返回该下标概率为 1/4 。 由于这是一个随机问题,允许多个答案,因此下列输出都可以被认为是正确的: [null,1,1,1,1,0] [null,1,1,1,1,1] [null,1,1,1,0,0] [null,1,1,1,0,1] [null,1,0,1,0,0] ...... 诸若此类。
1 <= w.length <= 10000
1 <= w[i] <= 10^5
pickIndex
将被调用不超过10000
次
use rand::{thread_rng, Rng};
struct Solution {
prefix_sum: Vec<i32>,
}
/**
* `&self` means the method takes an immutable reference.
* If you need a mutable reference, change it to `&mut self` instead.
*/
impl Solution {
fn new(mut w: Vec<i32>) -> Self {
for i in 1..w.len() {
w[i] += w[i - 1];
}
Self { prefix_sum: w }
}
fn pick_index(&self) -> i32 {
let x = thread_rng().gen_range(1, self.prefix_sum.last().unwrap() + 1);
match self.prefix_sum.binary_search(&x) {
Ok(i) => i as i32,
Err(i) => i as i32,
}
}
}
/**
* Your Solution object will be instantiated and called as such:
* let obj = Solution::new(w);
* let ret_1: i32 = obj.pick_index();
*/