题目描述
这是 LeetCode 上的 470. 用 Rand7() 实现 Rand10() ,难度为 中等。
Tag : 「位运算」、「数学」
已有方法 rand7 可生成 1 到 7 范围内的均匀随机整数,试写一个方法 rand10 生成 1 到 10 范围内的均匀随机整数。
不要使用系统的 Math.random() 方法。
示例 1:
输入: 1
输出: [7]
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示例 2:
输入: 2
输出: [8,4]
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示例 3:
输入: 3
输出: [8,1,10]
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提示:
- rand7 已定义。
- 传入参数: n 表示 rand10 的调用次数。
进阶:
- rand7()调用次数的 期望值 是多少 ?
- 你能否尽量少调用 rand7() ?
基本分析
给定一个随机生成
~
的函数,要求实现等概率返回
~
的函数。
首先需要知道,在输出域上进行定量整体偏移,仍然满足等概率,即要实现
~
随机器,只需要在 rand7 的返回值上进行
操作即可。
但输出域的 拼接/叠加 并不满足等概率。例如 rand7() + rand7() 会产生
范围内的数,但每个数并非等概率:
- 产生
的概率为: - 产生
的概率为:
在
这
个数里面,等概率的数值不足
个。
因此,你应该知道「执行两次 rand7() 相加,将
范围内的数进行返回,否则一直重试」的做法是错误的。
进制诸位生成 + 拒绝采样
上述做法出现概率分布不均的情况,是因为两次随机值的不同组合「相加」的会出现相同的结果(
、
、
最终结果均为
)。
结合每次执行 rand7 都可以看作一次独立事件。我们可以将两次 rand7 的结果看作生成
进制的两位。从而实现每个数值都唯一对应了一种随机值的组合(等概率),反之亦然。
举个🌰,设随机执行两次 rand7 得到的结果分别是
(第一次)、
(第二次),由于我们是要
进制的数,因此可以先对 rand7 的执行结果进行
操作,将输出域偏移到
(仍为等概率),即得到
(第一次)和
(第二次),最终得到的是数值
,数值
唯一对应了我们的随机值组合方案,反过来随机值组合方案也唯一对应一个
进制的数值。
那么根据「进制转换」的相关知识,如果我们存在一个 randK 的函数,对其执行
次,我们能够等概率产生
范围内的数值。
回到本题,执行一次 rand7 只能产生
范围内的数值,不足
个;而执行
次 rand7 的话则能产生
范围内的数值,足够
个,且等概率。
我们只需要判定生成的值是否为题意的
即可,如果是的话直接返回,否则一直重试。
代码:
class Solution extends SolBase {
public int rand10() {
while (true) {
int ans = (rand7() - 1) * 7 + (rand7() - 1); // 进制转换
if (1 <= ans && ans <= 10) return ans;
}
}
}
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- 时间复杂度:期望复杂度为
,最坏情况下为 - 空间复杂度:
进阶
- 降低对
rand7的调用次数
我们发现,在上述解法中,范围
中,只有
范围内的数据会被接受返回,其余情况均被拒绝重试。
为了尽可能少的调用 rand7 方法,我们可以从
中取与
成倍数关系的数,来进行转换。
我们可以取
中的
范围内的数来代指
。
首先在
中取
仍为等概率,其次形如
的数值有
个(
、
、
、
),形如
的数值有
个(
、
、
、
)... 因此最终结果仍为等概率。
代码:
class Solution extends SolBase {
public int rand10() {
while (true) {
int ans = (rand7() - 1) * 7 + (rand7() - 1); // 进制转换
if (1 <= ans && ans <= 40) return ans % 10 + 1;
}
}
}
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- 时间复杂度:期望复杂度为
,最坏情况下为 - 空间复杂度:
- 计算
rand7的期望调用次数
在
中我们采纳了
范围内的数值,即以调用两次为基本单位的话,有
的概率被接受返回(成功)。
成功的概率为
,那么需要触发成功所需次数(期望次数)为其倒数
,每次会调用两次 rand7,因而总的期望调用次数为
。
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.470 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
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