如何在 Python 中随机生成递减数字？

Question

我想知道是否有办法在一定范围内生成递减数字？ 我想编程一直输出到0，范围内的最大数必须是正数。

例如，如果范围是 (0, 100)，这可能是一个可能的输出： 96 57 43 23 9 0

对不起，我原来的帖子造成了混乱

Answer 1

我会生成一个包含 n 个随机数的列表，然后将它们从高到低排序。

Answer 2

几乎没有什么需要注意的。从X > 0 开始并在每个步骤中从(0,X) 中获取一个随机数并用它替换X 的算法是不好的。为什么？因为（假设random 行为正常）每一步的预期值都在区间(0,X) 的中间。这意味着这些数字的序列预计收敛到0 的速度与(1/2)^N 一样快。确实可以很容易地看出，大多数数字都接近0，即使是巨大的初始价值。这意味着这些数字的分布并不均匀，这是大多数时候所期望的属性。

这是一个主要缺点，尽管生成 Nth 数字的复杂性是 O(N) 并且（更重要的是）内存使用量是 O(1)。

另一种解决方案是只取N 随机数并对其进行排序。这还不错，虽然这个算法的复杂度是O(N log(N))（或者说和底层排序算法的复杂度一样），如果我们把元素按顺序排列而不是排序，它可以降低到O(N)，但是内存使用是O(N) - 我们必须记住所有元素。但是这些数字会均匀分布，这是一个很大的优势！

按照 Jon Louis Bentley 的论文“Generating sorted lists of random numbers”中的想法，这里的算法可能是最优化的算法（至少我知道）并产生均匀分布的数字：

import math
import random

def generate( min = 0, max = 10, number = 100 ):
    start = 0
    for i in xrange( number, 0, -1 ):
        start = start + math.log( random.random( ) ) / i
        next = math.exp( start ) * ( max - min ) + min
        yield next

for number in generate( ):
    print number

请注意，这个算法的复杂度仍然是O(N)（我怀疑它会变得更低），但内存使用量是O(1)，并且这些数字均匀分布在(min,max) 的区间内，这并不明显，但确实如此。唯一的缺点是我们必须在开始之前知道要生成多少个数字。

也可以看看这个帖子：

Generating sorted random ints without the sort? O(n)

可能有用。

Answer 3

喜欢：

from random import random
min=0
max=10
oldval=1.

while True:
  oldval=oldval*random()
  randval=min+(max-min)*oldval

Answer 4

这里有一些选择。这应该会产生接近卡方分布的值，之后的值会从比之前的值更小的范围中选择：

import random
random_range = range(10) 
numbers = [random.choice(random_range[:i]) for i in range(10, 0, -1)]

这也可以用浮点数来完成：

import random
max = 10.0
min = 0.0
desired = 100
step = (max - min) / desired
numbers = [random.random() * (max - (i * step)) for i in range(desired)]

或者，从递减的滑动窗口中选择随机值可以提供均匀分布。

import random, numpy
max = 10.0
min = 0.0
desired = 100
step = float(min - max) / desired
window = 1.0
numbers = [x + (random.random() * window) - (window / 2.0) for x in numpy.arange(max, min, step)]

如果需要单调递减的数字列表，则设置window <= step 将提供一个。祝你好运！

Answer 5

基于@brentlance 的想法，这将适用于任何整数范围，正数、负数或两者兼有：

import random

random_decreasing_integers_from_range = (i for i in xrange(max, min - 1, -1) if random.random() > .5)

如果您希望能够指定输出的数量，这里有一个尝试，至少尝试保持整个范围内的分布有点均匀：

import random

def random_decreasing_integers_from_range(min, max, num_outputs):
    range_size = abs(max - min)
    if range_size < num_outputs:
        raise ValueError('Distance from min to max must be equal to or greater than num_outputs.')
    output_count = 0
    for iteration, value in enumerate(xrange(max, min - 1, -1)):
        # if we only have enough values left to satisfy the number requested,
        # yield value
        if num_outputs - output_count == range_size - iteration + 1:
            output_count += 1
            yield value
        # else yield value randomly, weighted by how far in to the range we are
        # and how many values we have left to yield of the total requested
        else:
            ratio_consumed = float(iteration + 1) / range_size
            ratio_yielded = float(output_count) / num_outputs
            if random.random() < (1 - ratio_yielded) * ratio_consumed:
                output_count += 1
                yield value
        # if we've yielded the requested number of values, stop
        if output_count == num_outputs:
            break

这工作得相当好，但是当 num_outputs 不在 range_size 的 10% 到 25% 之间时，它似乎会崩溃。在下限，偏向范围的中间部分确实显示出来，而在上限，短路条件开始导致结果真正偏向范围的下限。

Answer 6

谢谢大家的回答。但是我找到了解决我自己问题的方法，我认为这很简单，我想与大家分享。

import random
i = 1000000  

while i > 0:
    i = random.randint(0, i)
    print i

Answer 7

这将使您在 0..1 范围内递减随机数。

import random
def generate():
    n = 1.0
    while n:
        n = random.random() * n
        yield n
iterator = generate()
iterator.next()

请注意，由于浮点数的精度有限，数字不可避免地会达到 0，因此该函数会在一段时间后停止生成数字。

Answer 8

不是 python 专家...但这是我的基本想法：

a=10000
for i in range(1,50):
   b=random.randint(1,a)
   print(b)
   a=b