在最近的实验中进行。通过随机切割一定比例所需要的数据这两个部分。事实上这个问题的核心是生成随机数的问题将不再重复。递归方法,首先想到的,然后我们发现Python中竟然已经提供了此方法的函数,能够直接使用。详细代码例如以下:
#生成某区间内不反复的N个随机数的方法 import random; #1、利用递归生成 resultList=[];#用于存放结果的List A=1; #最小随机数 B=10 #最大随机数 COUNT=10 #生成随机数的递归数学,參数counter表示当前准备要生成的第几个有效随机数 def generateRand(counter): tempInt=random.randint(A,B); # 生成一个范围内的暂时随机数, if(counter<=COUNT): # 先看随机数的总个数是不是够了。假设不够 if(tempInt not in resultList): # 再检查当前已经生成的暂时随机数是不是已经存在。假设不存在 resultList.append(tempInt); #则将其追加到结果List中 counter+=1;# 然后将表示有效结果的个数加1. 请注意这里,假设暂时随机数已经存在,则此if不成立。那么将直接运行16行。counter不用再加1 generateRand(counter); # 无论上面的if是否成立。都要递归。假设上面的暂时随机数有效。则这里的conter会加1。假设上面的暂时随机数已经存在了。则须要又一次再生成一次随机数,counter不能变化 generateRand(1);#调用递归函数。并给当前要生成的有效随机数的个序号置为1,由于要从第一个開始嘛 print(resultList)# 打印结果 #2、利用Python中的randomw.sample()函数实现 resultList=random.sample(range(A,B+1),COUNT); # sample(x,y)函数的作用是从序列x中,随机选择y个不反复的元素。上面的方法写了那么多。事实上Python一句话就完毕了。print(resultList)# 打印结果
结果:
版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载。