JavaScript 에서 가중치 랜덤 샘플링

소개

이 랩에서는 JavaScript 에서 가중치 샘플링 함수를 실용적으로 구현하는 방법을 살펴봅니다. 이 함수는 배열에서 무작위 요소를 반환하며, 각 요소에는 제공된 가중치에 따라 확률이 할당됩니다. 이 랩을 통해 reduce() 및 findIndex()와 같은 Array 메서드와 Math.random()을 사용하여 원하는 결과를 생성하는 방법을 배우게 됩니다.

JavaScript 에서 가중치 샘플링을 배열에서 얻는 방법

제공된 가중치를 기반으로 배열에서 요소를 무작위로 얻으려면 다음 단계를 따르세요.

1. 터미널/SSH 를 열고 node를 입력하여 코딩 연습을 시작합니다.
2. Array.prototype.reduce()를 사용하여 weights의 각 값에 대한 부분 합의 배열을 생성합니다.
3. Math.random()을 사용하여 난수를 생성하고 Array.prototype.findIndex()를 사용하여 이전에 생성된 배열을 기반으로 올바른 인덱스를 찾습니다.
4. 마지막으로, 생성된 인덱스를 사용하여 arr의 요소를 반환합니다.

다음은 이를 달성하기 위한 코드입니다.

const weightedSample = (arr, weights) => {
  let roll = Math.random();
  return arr[
    weights
      .reduce(
        (acc, w, i) => (i === 0 ? [w] : [...acc, acc[acc.length - 1] + w]),
        []
      )
      .findIndex((v, i, s) => roll >= (i === 0 ? 0 : s[i - 1]) && roll < v)
  ];
};

배열과 해당 가중치를 인수로 전달하여 이 함수를 테스트할 수 있습니다.

weightedSample([3, 7, 9, 11], [0.1, 0.2, 0.6, 0.1]); // 9

요약

축하합니다! 가중치 샘플링 랩을 완료했습니다. LabEx 에서 더 많은 랩을 연습하여 기술을 향상시킬 수 있습니다.