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。
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。
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 【編集者のおすすめ】
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