寻找均衡分布的好算法答案

【问题标题】：Looking for good algorithm for equal distribution寻找均衡分布的好算法
【发布时间】：2012-11-03 13:15:44
【问题描述】：

我正在开发一个应用程序，在该应用程序中，应将大量剪报随机“扔”在 y 台上。但是，如果使用真正的随机，则总是有可能所有剪辑都出现在一个地方。客户更喜欢更“平等”的随机分布。

我的一个解决方案是：如果我有 20 个剪辑，计算一个包含 20 个字段的网格，然后将每个剪辑放在一个字段中，该字段内具有随机 x/y 位置。

谁有更好/更聪明的解决方案？

非常感谢！

【问题讨论】：

这是一个很好、快速的方法。
我同意，但请记住，您需要在每个字段内均匀分布，否则您将得到“一堆堆的网格”。

标签： algorithm

【解决方案1】：

您要查找的内容称为准随机序列（或低差异序列）。有几个像这样的众所周知的序列，这里是Wikipedia entry。根据您选择的语言，可能会提供现成的库（此问题中提到了几个示例：Recommendations for Low Discrepancy (e.g. Sobol) quasi-random sequences in Python/SciPy?）。

【讨论】：

好的，谢谢会调查一下，看起来非常完美。现在我也知道它是怎么称呼的了。

【解决方案2】：

这就是我要做什么......

因为它是关于剪报，我认为视觉部分也很重要......

我会将表格分成 4 个部分（表面相等）和另一个（重叠）部分，代表表格的中心。你总是可以玩 4 的数字，让它变成 6 或 8，但我不会到 20。

现在您将剪报在 5 个部分的随机 x/y 位置划分。

这样，您的桌子将始终有一个“坚固”的中心，但您保证并非所有剪报都在一堆。

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个非常简单的暴力破解方法：

保留您已经选择的点的列表。
随机选取 n 个点
在其中选择与列表中所有点的最小距离最大的点，丢弃其他点
将该点添加到您选择的点列表中
重复直到获得足够的分数

基本上，您总是会尝试多个点，然后只选择离所有先前选择的点最远的一个。

运行时间为 O(n²)

【讨论】：

【解决方案4】：

也许解决这个问题的最简单方法是将其展平为线性对象。 4 x 5 的网格可以变成 20 个列表。只需给每个“插槽”一个数字 (0 - 19) 并使用以下算法。希望你不介意 Java。

private void randomSlotFiller(int numberOfSlots) {
    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
    Random random = new Random();
    for (int i = 0; i < numberOfSlots; i++) {
        list.add(i);
    }
    while(!list.isEmpty()) {
        System.out.print(list.remove(random.nextInt(list.size())) + " ");
    }
}

算法的工作原理如下：

创建一个空列表
用我们的槽号填写列表
随机选择并移除一个插槽，直到没有剩余。

显然，仅仅打印出数字并没有多大用处，因此请根据需要修改代码。

一个示例输出可能是：

15 9 17 13 8 10 6 11 3 7 2 19 4 0 12 18 16 5 1 14

注意：此算法在多次迭代中提供跨所有“槽”的均匀分布。

【讨论】：