我目前正在对 C++ 中的一些数据结构进行基准测试,我想在处理 Zipf 分布式数字时测试它们。
我正在使用本网站提供的生成器:http://www.cse.usf.edu/~christen/tools/toolpage.html
我调整了实现以使用 Mersenne Twister 生成器。
它运行良好,但它真的很慢。在我的例子中,范围可能很大(大约一百万)并且生成的随机数的数量可能是几百万。
alpha 参数不会随时间改变,它是固定的。
我试图预先计算所有的 sum_prob。它要快得多,但在大范围内仍然会变慢。
有没有更快的方法生成 Zipf 分布数?即使是不太精确的内容也会受到欢迎。
谢谢
最佳答案
单独的预计算并没有多大帮助。但很明显 sum_prob 是累积的并且具有升序。因此,如果我们使用二进制搜索来查找 zipf_value,我们会将生成 Zipf 分布数的顺序从 O(n) 降低到 O(log(n))。效率提升如此之大。
在这里,只需将 genzipf.c 中的 zipf() 函数替换为以下函数:
int zipf(double alpha, int n)
{
static int first = TRUE; // Static first time flag
static double c = 0; // Normalization constant
static double *sum_probs; // Pre-calculated sum of probabilities
double z; // Uniform random number (0 < z < 1)
int zipf_value; // Computed exponential value to be returned
int i; // Loop counter
int low, high, mid; // Binary-search bounds
// Compute normalization constant on first call only
if (first == TRUE)
{
for (i=1; i<=n; i++)
c = c + (1.0 / pow((double) i, alpha));
c = 1.0 / c;
sum_probs = malloc((n+1)*sizeof(*sum_probs));
sum_probs[0] = 0;
for (i=1; i<=n; i++) {
sum_probs[i] = sum_probs[i-1] + c / pow((double) i, alpha);
}
first = FALSE;
}
// Pull a uniform random number (0 < z < 1)
do
{
z = rand_val(0);
}
while ((z == 0) || (z == 1));
// Map z to the value
low = 1, high = n, mid;
do {
mid = floor((low+high)/2);
if (sum_probs[mid] >= z && sum_probs[mid-1] < z) {
zipf_value = mid;
break;
} else if (sum_probs[mid] >= z) {
high = mid-1;
} else {
low = mid+1;
}
} while (low <= high);
// Assert that zipf_value is between 1 and N
assert((zipf_value >=1) && (zipf_value <= n));
return(zipf_value);
}
关于c++ - 如何高效生成Zipf分布数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9983239/
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