元素池中随机抽取

本文介绍了一个使用bash脚本生成指定长度随机字符串的方法。通过循环和数组,从包含数字和字母的序列中随机选取字符,最终输出一个由8位随机字符组成的字符串。
#!/bin/bash 
wrw=8
i=1 
   
seq=(0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z) 
   
num_seq=${#seq[@]} 
   
while [ "$i" -le "$wrw" ] 
do 
 seqrand[$i]=${seq[$((RANDOM%num_seq))]} 
 let "i=i+1" 
done 
   
echo "The random string is:" 
for j in ${seqrand[@]} 
do 
 echo -n $j 
done 
echo 
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在当前快节奏的社会背景下,快递代拿服务已演变为日常生活中不可或缺的组成部分。 基于SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架的Java快递代拿系统,正是为了迎合这一需求而进行设计和构建的。 接下来将系统性地阐述系统的功能特性、架构布局以及具体的实现步骤。 1. **系统功能**: - **用户模块**:用户具备注册账户、登录验证、提交订单、挑选快递代取服务以及完成线上支付的各项操作。 - **订单模块**:当客户提交订单后,系统将自动生成包含快递种类、取件地点、送件地点等详细信息的订单记录,用户能够实时追踪订单进展,如待接单、处理中、已完成等不同阶段。 - **管理员模块**:管理员享有高级操作权限,能够接收并处理订单,执行订单的添加、删除、查询和修改等操作,同时负责处理用户的疑问和投诉。 - **支付模块**:系统整合了在线支付接口,支持用户通过第三方支付渠道完成支付,以此保障交易过程的安全性和便利性。 2. **技术选型**: - **SSM框架**:Spring主要用于依赖注入和事务控制,SpringMVC负责处理客户端请求与服务器响应,MyBatis作为数据持久化层,执行数据库交互,三者协同工作构建了一个高效且灵活的开发环境。 - **MySQL数据库**:系统内所有数据,包括用户资料、订单详情、支付历史等,均存储于MySQL数据库中,其卓越的查询性能和稳定性为系统提供了可靠的数据基础。 3. **系统架构**: - **前端**:运用HTML、CSS和JavaScript进行界面设计,可能还会引入Vue.js或jQuery等库以增强用户体验。 - **后端*...
<think> 我们已知在Python中,根据概率随机抽取列表元素是一个常见的需求。根据引用内容,我们可以使用random模块中的choices函数来实现这一点。 具体方法:random.choices(population, weights=None, cum_weights=None, k=1) 其中: population:要抽取的列表 weights:与population长度相同的权重列表(概率列表),表示每个元素被抽中的权重(非负) k:抽取的次数(注意:这个函数可以重复抽取同一个元素,因为是有放回的抽取) 另外,引用[3]中直接给出了示例:number_list = random.choices(list, list_probability, k=number) 因此,我们可以按照以下步骤实现: 1. 导入random模块 2. 准备一个待抽取的列表(population) 3. 准备一个概率列表(weights),注意这个概率列表需要和待抽取列表一一对应,且概率之和不一定为1(因为函数内部会自动归一化) 4. 调用random.choices函数,并指定k的值(即抽取次数) 举例说明: 假设我们有一个列表['A', 'B', 'C'],对应的概率为[0.1, 0.3, 0.6],现在要抽取5次(有放回)。 注意:如果我们需要无放回的抽取,则可以考虑使用random.sample,但是random.sample不支持按权重抽取。因此,当需要无放回且按权重抽取时,可能需要使用其他方法(例如使用numpy.random.choice,并设置replace=False,但注意numpy的weights参数需要归一化,且无放回时权重的意义会发生变化,因为每次抽取后剩余元素的权重会重新归一化)。不过根据引用,用户似乎只需要按概率抽取(有放回)即可。 因此,我们先给出有放回抽取的代码。 另外,引用[2]提到了random.choice,但它只能等概率随机抽取一个元素,无法指定权重。 所以,我们使用choices方法。 下面给出示例代码: </think> 在Python中,依据概率随机抽取列表元素,推荐使用`random.choices()`函数实现。以下是详细方法和示例代码: ### 📊 方法说明 ```python import random # 语法 sampled_list = random.choices( population=元素列表, weights=概率列表, # 或 cum_weights=累积概率 k=抽取次数 ) ``` - **population**:待抽取的原始列表 - **weights**:每个元素对应的概率(长度需与`population`一致) - **k**:抽取元素数量(可重复抽取) - **函数特性**:自动对概率进行归一化处理(无需概率总和为1) ### ⚙️ 使用示例 ```python import random # 定义水果列表和对应概率 fruits = ["🍎苹果", "🍌香蕉", "🍊橙子", "🍇葡萄"] prob = [0.1, 0.3, 0.4, 0.2] # 概率总和≠1也可 # 按概率抽取3次(可能重复) result = random.choices(fruits, weights=prob, k=3) print("抽取结果:", result) ``` **输出示例**: ``` 抽取结果: ['🍌香蕉', '🍊橙子', '🍊橙子'] # 橙子概率最高,出现频率更高 ``` ### 💡 关键说明 1. **权重归一化** 即使概率总和不为1,系统会自动按比例转换: $$ P_{\text{归一化}}(i) = \frac{\text{weights}[i]}{\sum \text{weights}} $$ 例如权重`[1, 2, 3]`会被转换为`[1/6, 1/3, 1/2]` 2. **无放回抽取替代方案** 若需不重复抽取,可结合`random.sample()`与权重预处理: ```python # 通过概率生成临时列表再抽样 weighted_list = [] for item, p in zip(fruits, prob): weighted_list.extend([item] * int(p * 100)) # 概率放大100倍生成元素 result = random.sample(weighted_list, k=2) # 无放回抽2次 ``` ### 🌰 应用场景 - 抽奖系统(不同奖品概率不同) - 数据增强(按概率选择样本变换方式) - 游戏道具掉落(稀有物品低概率) > 提示:需要精确概率控制时(如科学计算),建议使用`numpy.random.choice(a, p=prob)`,但需确保概率总和严格为1[^1][^3]。
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