重みでターゲットを選択するための Java アルゴリズム

私は現在、軍事司令官システムに取り組んでいますが、これは多くのユースケースがあるかなり複雑なシステムです。開発には 2 週間が割り当てられましたが、開発だけで 1 週間あれば十分で、残りの時間はデバッグに使用されました。このシステムに関して、私は重みに関する部分にもっと興味があります。各武将は出現確率が異なり、また各武将は重みの異なる複数の成長値に対応しています。ここには重みに関係する箇所が 2 箇所あります。最初は非常に巧妙なアルゴリズムを書いたと思っていましたが、今振り返ってみるといかに非効率的だったかがわかります。将軍の数は不確定であり、その重みの合計も不確定であるため、最初は少し難しいと感じるかもしれません。解決策はあるが、十分ではないように感じます。

重みの合計が合計であると仮定して、この範囲内で乱数を生成します。この乱数が配置されている間隔を観察することで、どの重み範囲内に配置されているかを判断できます。

例えば、A、B、Cという3人の将軍がいて、それぞれの出現確率は30%、40%、30%です。まず、乱数を生成します。ここでの合計重みは 100 で、1 ～ 30、31 ～ 70、71 ～ 100 の 3 つの区間に分割されます。自然乱数の範囲も 100 以内です。乱数が49であれば、49は31～70の範囲内にあることは明らかなので、ランダムに生成された将はBであると判定できます。これはアイデアですが、アルゴリズムを使用してこれをどのように実装するのでしょうか?

特定の状況では、最も簡単な方法は次のとおりです。

 int rand = 49 ; //乱数、ここでは与えられた値であると仮定  
 整数A = 30 ; 
 整数B = 40 ; 
 整数C = 30 ; 
  （rand> 0 && rand<=A）の場合{ 
  Aを返します。
 } 
 それ以外  （rand>A && rand<=A+B）の場合{ 
  Bを返します。
 } 
 それ以外  （ランダム>A+B && ランダム<=A+B+C）の場合{ 
  Cを返します。
 }

しかし、前述のように、重みの合計は不確実であり、将軍の数も不確実であるため、これは間違いなく選択肢ではありません。

そこで私は簡単な解決策を思いつきました。

 int rand = 49 ; //乱数 
整数合計 = 0 ;
 List<武将> list = new ArrayList<武将>(); //これは軍の将軍のリストであると仮定します 
 ( int i = 0 ;i<list.size();i++) {
 sum = list.get(i).getWeight(); //将軍の出現確率 
ランダム<=合計の場合{
 return i; //一般に対応するインデックスを返す 
 }
 }

これは良い考えだろうか？それとも何か問題があるのでしょうか?

オリジナルリンク: http://www.cnblogs.com/wuchen/archive/2012/02/23/2365484.html

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