布尔数组（分位数函数）上百分比较低的 Java 随机数答案

【问题标题】：Java random with low percentage on boolean array (quantile function)布尔数组（分位数函数）上百分比较低的 Java 随机数
【发布时间】：2015-05-29 14:45:01
【问题描述】：

我有一个大约 10 000 个元素的布尔数组。我想以相当低的概率（cca 0,1-0,01）更改元素的值，同时知道更改元素的索引。想到的代码是这样的：

int count = 10000;
Random r = new Random();
for (int i = 0; i < count; i++) {
    double x = r.nextDouble();
    if (x < rate) {
            field[i]=!field[i];
            do something with the index...
    }
}

但是，由于我在更大的循环中执行此操作（不可避免地），这很慢。我能想到的唯一另一种可能性是使用分位数函数（高斯数学），但是我还没有找到任何可以免费使用的代码或库来使用。你有什么好主意如何解决这个问题，或者任何可以使用的库（最好是标准）？

【问题讨论】：

您能提供更多代码吗？什么是固定和基因型？
对不起，那是错误的。已更正
您可以简单地创建 (0.1 * 10000) 随机整数，其值介于 0 和 9999 之间：然后这些将完全成为您正在寻找的索引（并切换基于这些索引的布尔值将是微不足道且有效的）。
我不知道整数是否比生成双精度数更快。好吧，如果是的话，那么使用它们可能会很好，但是我更愿意只获得一个随机数，代表布尔值的数量以对应于给定的百分比进行更改，这样如果百分比为 50%（说明性）而不是 0.005% 而不是 50%）我最常得到 5000。或者一些类似的算法或函数。
Marco：是的，问题是，这不是概率的运作方式，有可能不会改变任何一个，以及是否有可能所有人都会改变（好吧，即使忽略这些极端且并非完全可取的情况，应该在数量上有所偏差）

标签： java arrays random boolean

【解决方案1】：

基本上，您已经使用n == count 和p == rate 建立了一个二项式模型。您应该获得的相关值数量x，可以建模为中心为n*p == count*rate，标准差为sigma == Math.sqrt(p*(1-p)/n) == Math.sqrt(rate * (1-rate) / count) 的正常模型。

你可以轻松计算

int x = (int) Math.round(Math.sqrt(rate * (1-rate) / count)
        * r.nextGaussian() + count * rate)

那么就可以使用下面的代码生成x范围内的随机数了。

Set<Integer> indices = new HashSet<Integer>();
while(indices.size() < x){
     indices.add(r.nextInt(count));
}

indices 现在将包含正确的索引，您可以随意使用。

您只需调用nextInt 比x 多一点，这应该比您之前必须调用它的count 次数少得多。

【讨论】：

非常感谢。我一直在寻找代码的第一部分。