让我们假设：
List<element> 哪个元素是：
public class Element(){
int Weight {get;set;}
}
我想要实现的是，按权重随机选择一个元素。 例如：
Element_1.Weight = 100;
Element_2.Weight = 50;
Element_3.Weight = 200;
所以
Element_1 被选中是100 /（100 + 50 + 200）= 28.57％Element_2 被选中是50 /（100 + 50 + 200）= 14.29％Element_3 被选中是200 /（100 + 50 + 200）= 57.14％我知道我可以创建一个循环，计算总数等...
我想要学习的是，Linq在一行（或尽可能短）中做到这一点的最佳方法，谢谢。
UPDATE
我在下面找到了答案。我学到的第一件事是： Linq不是魔法，它比设计良好的循环慢。
所以我的问题变成了按重量找到一个随机元素，（尽可能短的东西:)
如果你想要一个 通用版本 （对于使用（单例）随机化帮助器很有用，请考虑是否需要一个常量种子）
用法：
randomizer.GetRandomItem(items, x => x.Weight)
码：
public T GetRandomItem<T>(IEnumerable<T> itemsEnumerable, Func<T, int> weightKey)
{
var items = itemsEnumerable.ToList();
var totalWeight = items.Sum(x => weightKey(x));
var randomWeightedIndex = _random.Next(totalWeight);
var itemWeightedIndex = 0;
foreach(var item in items)
{
itemWeightedIndex += weightKey(item);
if(randomWeightedIndex < itemWeightedIndex)
return item;
}
throw new ArgumentException("Collection count and weights must be greater than 0");
}
// assuming rnd is an already instantiated instance of the Random class
var max = list.Sum(y => y.Weight);
var rand = rnd.Next(max);
var res = list
.FirstOrDefault(x => rand >= (max -= x.Weight));
这是一个预计算的快速解决方案。预计算需要 O(n)， 搜索 O(log(n))。
预先计算：
int[] lookup=new int[elements.Length];
lookup[0]=elements[0].Weight-1;
for(int i=1;i<lookup.Length;i++)
{
lookup[i]=lookup[i-1]+elements[i].Weight;
}
生成：
int total=lookup[lookup.Length-1];
int chosen=random.GetNext(total);
int index=Array.BinarySearch(lookup,chosen);
if(index<0)
index=~index;
return elements[index];
但是如果列表在每次搜索之间发生变化，您可以改为使用简单的 O(n) 线性搜索：
int total=elements.Sum(e=>e.Weight);
int chosen=random.GetNext(total);
int runningSum=0;
foreach(var element in elements)
{
runningSum+=element.Weight;
if(chosen<runningSum)
return element;
}
这可能有效：
int weightsSum = list.Sum(element => element.Weight);
int start = 1;
var partitions = list.Select(element =>
{
var oldStart = start;
start += element.Weight;
return new { Element = element, End = oldStart + element.Weight - 1};
});
var randomWeight = random.Next(weightsSum);
var randomElement = partitions.First(partition => (partition.End > randomWeight)).
Select(partition => partition.Element);
基本上，对于每个元素，创建具有最终权重的分区。 在您的示例中，Element1将与（1 - > 100）相关联，Element2与（101 - > 151）相关联，依此类推......
然后计算随机加权和，我们寻找与之相关的范围。
您还可以计算方法组中的总和，但这会引入另一个副作用......
请注意，我并不是说这是优雅或快速的。但它确实使用linq（不在一行......）