在c#中随机化泛型列表顺序的最佳方法是什么?我在一个列表中有一个有限的75个数字集,我想随机分配一个顺序,以便为彩票类型的应用程序绘制它们。
当前回答
你的问题是如何随机化一个列表。这意味着:
所有独特的组合都应该是可能发生的 所有唯一的组合应该出现在相同的分布(也就是无偏倚)。
由于“随机”,这个问题的大量答案不满足上述两个要求。
下面是一个紧凑的、无偏倚的伪随机函数,遵循Fisher-Yates shuffle方法。
public static void Shuffle<T>(this IList<T> list, Random rnd)
{
for (var i = list.Count-1; i > 0; i--)
{
var randomIndex = rnd.Next(i + 1); //maxValue (i + 1) is EXCLUSIVE
list.Swap(i, randomIndex);
}
}
public static void Swap<T>(this IList<T> list, int indexA, int indexB)
{
var temp = list[indexA];
list[indexA] = list[indexB];
list[indexB] = temp;
}
其他回答
实现:
public static class ListExtensions
{
public static void Shuffle<T>(this IList<T> list, Random random)
{
for (var i = list.Count - 1; i > 0; i--)
{
int indexToSwap = random.Next(i + 1);
(list[indexToSwap], list[i]) = (list[i], list[indexToSwap]);
}
}
}
例子:
var random = new Random();
var array = new [] { 1, 2, 3 };
array.Shuffle(random);
foreach (var item in array) {
Console.WriteLine(item);
}
.NET小提琴演示
如果您有一个固定的数字(75),您可以创建一个包含75个元素的数组,然后枚举您的列表,将元素移动到数组中的随机位置。您可以使用Fisher-Yates shuffle生成列表号到数组索引的映射。
这是我最喜欢的shuffle方法,当不需要修改原始的时候。它是Fisher-Yates“由内到外”算法的变体,适用于任何可枚举序列(源的长度不需要从一开始就知道)。
public static IList<T> NextList<T>(this Random r, IEnumerable<T> source)
{
var list = new List<T>();
foreach (var item in source)
{
var i = r.Next(list.Count + 1);
if (i == list.Count)
{
list.Add(item);
}
else
{
var temp = list[i];
list[i] = item;
list.Add(temp);
}
}
return list;
}
该算法还可以通过分配一个从0到length - 1的范围来实现,并通过将随机选择的索引与最后一个索引交换来随机耗尽索引,直到所有索引都被选中一次。上面的代码完成了完全相同的事情,但没有额外的分配。非常简洁。
With regards to the Random class it's a general purpose number generator (and If I was running a lottery I'd consider using something different). It also relies on a time based seed value by default. A small alleviation of the problem is to seed the Random class with the RNGCryptoServiceProvider or you could use the RNGCryptoServiceProvider in a method similar to this (see below) to generate uniformly chosen random double floating point values but running a lottery pretty much requires understanding randomness and the nature of the randomness source.
var bytes = new byte[8];
_secureRng.GetBytes(bytes);
var v = BitConverter.ToUInt64(bytes, 0);
return (double)v / ((double)ulong.MaxValue + 1);
生成随机双精度(仅在0和1之间)的目的是用于扩展到整数解。如果你需要从一个基于随机双x的列表中选择一个东西,它总是0 <= x && x < 1是很简单的。
return list[(int)(x * list.Count)];
享受吧!
对已接受答案的简单修改,返回一个新的列表,而不是原地工作,并像许多其他Linq方法一样接受更通用的IEnumerable<T>。
private static Random rng = new Random();
/// <summary>
/// Returns a new list where the elements are randomly shuffled.
/// Based on the Fisher-Yates shuffle, which has O(n) complexity.
/// </summary>
public static IEnumerable<T> Shuffle<T>(this IEnumerable<T> list) {
var source = list.ToList();
int n = source.Count;
var shuffled = new List<T>(n);
shuffled.AddRange(source);
while (n > 1) {
n--;
int k = rng.Next(n + 1);
T value = shuffled[k];
shuffled[k] = shuffled[n];
shuffled[n] = value;
}
return shuffled;
}
我通常使用:
var list = new List<T> ();
fillList (list);
var randomizedList = new List<T> ();
var rnd = new Random ();
while (list.Count != 0)
{
var index = rnd.Next (0, list.Count);
randomizedList.Add (list [index]);
list.RemoveAt (index);
}
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