3.10 序列

原文链接: https://rust-random.github.io/book/guide-seq.html

Rand 通过 IteratorRandom 和 SliceRandom trait 实现了序列上的几种常见随机操作。

生成索引

采样时：

• 在给定范围内采样单个索引，使用 Rng::random_range
• 从 0..length 采样多个不同索引，使用 index::sample
• 从带权重的 0..length 采样多个不同索引，使用 index::sample_weighted

洗牌

对切片洗牌：

• SliceRandom::shuffle：完全洗牌切片
• SliceRandom::partial_shuffle：部分洗牌；适合以随机顺序提取 amount 个随机元素

采样

以下提供从切片或迭代器采样值的便捷方式：

• SliceRandom::choose：从切片采样一个元素（按引用）
• SliceRandom::choose_mut：从切片采样一个元素（按可变引用）
• SliceRandom::choose_multiple：从切片采样多个不同元素（返回元素引用的迭代器）
• IteratorRandom::choose：从迭代器采样一个元素（按值）
• IteratorRandom::choose_stable：从迭代器采样一个元素（按值），RNG 调用不受迭代器 size_hint 影响
• IteratorRandom::choose_multiple_fill：采样多个元素，放入缓冲区
• IteratorRandom::choose_multiple：采样多个元素，返回 Vec

注意对迭代器操作通常比对切片操作效率低。

加权采样

例如，加权采样可用于模拟从装有 5 颗绿色、15 颗红色和 80 颗蓝色弹珠的桶中抽取弹珠的颜色。

有放回

有放回抽样意味着任何被采样的值（弹珠）都会被放回（因此每种变体被采样的概率不受抽样行为影响）。

由以下分布实现：

• WeightedIndex 设置快，采样 O(log N)
• WeightedAliasIndex 设置慢，采样 O(1)，因此样本量大时可能更快

为方便起见，可使用：

• SliceRandom::choose_weighted
• SliceRandom::choose_weighted_mut

无放回

无放回抽样意味着抽样行为会修改分布。由于 Distribution trait 围绕不可变分布构建，我们提供：

• SliceRandom::choose_multiple_weighted：从带权重的切片采样 amount 个不同值
• index::sample_weighted：从带权重的范围采样 amount 个不同索引
• 自行实现：见随机过程一节