Python实现基于权重的随机数2种方法

问题：

例如我们要选从不同省份选取一个号码，每个省份的权重不一样，直接选随机数肯定是不行的了，就需要一个模型来解决这个问题。
简化成下面的问题：

字典的key代表是省份，value代表的是权重，我们现在需要一个函数，每次基于权重选择一个省份出来
{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}

解决：

这是能想到和能看到的最多的版本，不知道还没有更高效好用的算法。

#!/usr/bin/env python/' target='_blank'>python # -*- coding: utf-8 -*- #Python2.7x #random_weight.py #author: orangleliu@gmail.com 2014-10-11  ''''' 每个元素都有权重，然后根据权重随机取值  输入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20} 输出一个值 ''' import random import collections as coll  data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11}  #第一种 根据元素权重值 "A"*2 ..等，把每个元素取权重个元素放到一个数组中，然后最数组下标取随机数得到权重 def list_method():  all_data = []  for v, w in data.items():   temp = []   for i in range(w):    temp.append(v)   all_data.extend(temp)     n = random.randint(0,len(all_data)-1)  return all_data[n]   #第二种 也是要计算出权重总和，取出一个随机数，遍历所有元素，把权重相加sum，当sum大于等于随机数字的时候停止，取出当前的元组 def iter_method():  total = sum(data.values())  rad = random.randint(1,total)    cur_total = 0  res = ""  for k, v in data.items():   cur_total += v   if rad<= cur_total:    res = k    break  return res     def test(method):  dict_num = coll.defaultdict(int)  for i in range(100):   dict_num[eval(method)] += 1  for i,j in dict_num.items():   print i, j    if __name__ == "__main__":  test("list_method()")  print "-"*50  test("iter_method()") 

一次执行的结果

A 4 C 14 B 7 E 44 D 31 -------------------------------------------------- A 8 C 16 B 6 E 43 D 27 

思路：

思路都很原始可以参考下面的连接，还有别的好方法一起交流！！
代码： https://gist.github.com/orangle/d83bec8984d0b4293710
参考：
https://www.jb51.net/article/65060.htm
https://www.jb51.net/article/65058.htm