java实现洗牌

洗牌算法的实现(Java) 综上所述,洗牌算法是一种常用的随机化算法,能够有效地打乱数组元素次序。通过使用Java语言实现的Fisher-Yates算法,我们可以方便地对数组进行洗牌操作。在编程中,洗牌算法是一种用于随机打乱数组元素次序的常用算法。通过遍历数组中的每个元素,从当前位置到数组开头随机选择一个位置,然后将当前位置的元素与随机选择的位置的元素进行交换。这样一次遍历后,数组的元素次序就会被打乱。洗牌算法的基本原理是通过交换数组中的元素来实现打乱次序的目的。每次运行输出的结果可能不同,因为洗牌算法会打乱数组元素的次序。 阅读详情

洗牌问题,有2N张牌,平均分为两堆A与B,然后放一张A,再放一张B,直到A堆与B堆全部放完,形成C堆,算洗完一次牌。

例:有一堆牌1,2,3,4,5,6,平均分为两堆A:1,2,3和B:4,5,6,洗完牌后形成C:6,3,5,2,4,1

需要实现洗m次牌后的牌序。

public class Shuffle {

    private ArrayList<Integer> mPoker = new ArrayList<>();

    private ArrayList<Integer> mResult = new ArrayList<>();

    private int mShuffleCount = 0;

    /**
     * 洗牌方法,初始化洗牌次数,和2n张牌
     * @param shuffleCount
     * @param poker
     */
    public void shuffle(int shuffleCount, ArrayList<Integer> poker) {
        if (shuffleCount <= 0) {
            // 洗牌次数错误
            return;
        }
        if (poker == null || poker.size() % 2 == 1) {
            // 没有牌可洗,或者扑克数位单数
            return;
        }
        mShuffleCount = shuffleCount;
        mPoker = poker;
        shuffle();
    }

    /**
     * 在洗牌次数没有到达指定次数时一直洗牌
     */
    private void shuffle() {
        int count = 0;
        while (count <= mShuffleCount) {
            shuffle(mPoker);
            count ++ ;
        }
    }

    /**
     * 洗一次牌后的结果, 洗牌前为poker,洗牌后为result
     * @param poker
     */
    private List<Integer> shuffle(ArrayList<Integer> poker) {
        int heapCount = poker.size() / 2;
        int count = 0;
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
        while (count <= heapCount - 1) {
            Integer heapElement1 = poker.get(count);
            Integer heapElement2 = poker.get(heapCount - 1 + count);
            result.add(heapElement1);
            result.add(heapElement2);
            count ++ ;
        }
        return result;
    }
}

AMCL代码详解(六)amcl中的重采样 每次都从w1左边的竖线开始转,显而易见,转到w1的概率为0-w1之间的随机数,转到w2的概率为w1到w1+w2之间的随机数,转到w3的概率为w1+w2到w1+w2+w3之间的随机数,后面的依次类推。当某个粒子的权值较大的时候,产生的随机数落在相应区间的概率就会增大,从而实现了对权值大粒子的多次复制,权值小的粒子的剔除。可以看出,在整个重采样的过程中,粒子进行了两次种情况的刷新,一种是随机生成的新的粒子,一种是对原来的粒子的复制。得到的值越大,说明粒子的权重越小,当前粒子的可信度比较小,需要重采样粒子。 阅读详情

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z529905310
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