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一个随机播放的算法

一个随机播放的算法

作者: DreamWinter | 来源:发表于2016-08-26 15:43 被阅读2173次

    想法:

    伪随机。
    你的音乐列表里有一些歌,每首歌的初始随机因数为1。
    每次你点击下一首时,每首歌的随机因数都会加1,然后随机到的那首歌随机因数变为0。
    随机因数越大,被随机到的几率就越高。

    比如有4首歌,那么下表是一种可能出现的情况:

    - Love Story 东风破 Refrain Tassel
    第几次 随机因数 随机因数 随机因数 随机因数 随机到
    1 1 1 1 1 东风破
    2 2 0 2 2 Love Story
    3 0 1 3 3 Refrain
    4 1 2 0 4 Tassel
    5 2 3 1 0 Love Story
    6 0 4 2 1 Tassel
    7 1 5 3 0 东风破
    8 2 0 4 1 Love Story
    9 0 1 5 2 Tassel
    10 1 2 6 0 ...

    ...
    可以看到,Refrain 这首歌连续6次没有出现,它的随机因数累加到了6,那么第十次它被随机到的概率是6/(1+2+6),即三分之二。
    上面使用的是随机因数累加,其实我们还可以让随机因数累乘等等...

    Demo及实现

    RandomPickerRandomPicker
    Demo中的的大图截图自网易云音乐。
    前往GitHub Star/Fork/Compile

    如何使用

    快速开始:

    RandomPicker randomPicker = new RandomPicker(12);
    int nextPos = randomPicker.next();
    

    更多方法:

    randomPicker.setMultiplyNumber(3);
    randomPicker.setAddNumber(2);
    randomPicker.setNextPick(5);
    randomPicker.add();
    randomPicker.changeOriginWeight(0,3);
    randomPicker.getHistoryList();
    

    更多更多:
    请下载项目查看源码

    RandomPicker源码

    package top.wefor.randompicker;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Random;
    
    /**
     * Created on 16/8/26.
     * <p/>
     * 适用于音乐随机播放等
     * GitHub: https://github.com/XunMengWinter
     * <p/>
     * latest edited date: 2016-08-26
     *
     * @author ice
     */
    public class RandomPicker {
    
        private ArrayList<Integer> mOriginWeightList = new ArrayList<>();
        private ArrayList<Integer> mCurrentWeightList = new ArrayList<>();
        private ArrayList<Integer> mHistoryList = new ArrayList<>();
    
        private int mMultiplyNumber = 1;
        private int mAddNumber = 1;
        private int mPickedPosition;
        private boolean isRepeatable;
        private Integer mNextPickPosition;
        Random mRandom = new Random();
    
        public RandomPicker() {
            //默认一个,避免报错。
            new RandomPicker(1);
        }
    
        public RandomPicker(int size) {
            initSize(size);
        }
    
        /*设置累乘积数*/
        public void setMultiplyNumber(int multiplyNumber) {
            mMultiplyNumber = multiplyNumber;
        }
    
        /*设置累加积数*/
        public void setAddNumber(int addNumber) {
            mAddNumber = addNumber;
        }
    
        /*指定下一次选中的位置*/
        public void setNextPick(int pickedPosition) {
            mNextPickPosition = pickedPosition;
        }
    
        /*是否允许连续两次出现同一个位置*/
        public void setRepeatable(boolean repeatable) {
            isRepeatable = repeatable;
        }
    
        /*初始化列表长度*/
        public void initSize(int size) {
            mOriginWeightList.clear();
            mCurrentWeightList.clear();
            mHistoryList.clear();
            for (int i = 0; i < size; i++)
                add();
        }
    
        /*获得当前条目数*/
        public int getSize() {
            return mOriginWeightList.size();
        }
    
        /*获取历史条目的位置列表*/
        public ArrayList<Integer> getHistoryList() {
            return mHistoryList;
        }
    
    
                 /*上为配置参数*/
                 /*下为逻辑实现*/
    
    
        /*获得下一个随机条目的位置*/
        public int next() {
            random();
            mHistoryList.add(mPickedPosition);
            return mPickedPosition;
        }
    
        public void add() {
            // 默认每个条目的比重为1.
            add(getSize(), 1);
        }
    
        /*添加一个条目*/
        public void add(int index, int weight) {
            mOriginWeightList.add(index, weight);
            mCurrentWeightList.add(index, calculateWeight(0, weight));
        }
    
        /*修改一个条目的比重*/
        public void changeOriginWeight(int index, int weight) {
            mOriginWeightList.set(index, weight);
            int currentWeight = mCurrentWeightList.get(index);
            mCurrentWeightList.set(index, currentWeight / mOriginWeightList.get(index) * weight);
        }
    
        /*移除一个条目*/
        public void remove(int index) {
            mOriginWeightList.remove(index);
            mCurrentWeightList.remove(index);
        }
    
        /*执行随机算法*/
        private void random() {
            // 算出下一次选中的位置
            if (mNextPickPosition != null) {
                mPickedPosition = mNextPickPosition;
                mNextPickPosition = null;
            } else {
                long allCount = 0;
                for (int i = 0; i < mCurrentWeightList.size(); i++) {
                    allCount += mCurrentWeightList.get(i);
                }
    
                long randomLong = (long) (mRandom.nextDouble() * allCount);
                long currentLong = 0;
                for (int i = 0; i < mCurrentWeightList.size(); i++) {
                    currentLong += mCurrentWeightList.get(i);
                    if (currentLong > randomLong) {
                        mPickedPosition = i;
                        break;
                    }
                }
            }
    
            // 若列表长度小于2,则下一次位置必为0.
            if (mCurrentWeightList.size() < 2) {
                mPickedPosition = 0;
                return;
            }
    
            // 预先算好下一次的比重
            for (int i = 0; i < mCurrentWeightList.size(); i++) {
                int weight = calculateWeight(mCurrentWeightList.get(i), mOriginWeightList.get(i));
                mCurrentWeightList.set(i, weight);
            }
            if (isRepeatable)
                mCurrentWeightList.set(mPickedPosition, calculateWeight(0, mOriginWeightList.get(mPickedPosition)));
            else
                mCurrentWeightList.set(mPickedPosition, 0);
        }
    
        /*计算下一次的比重*/
        private int calculateWeight(int currentWeight, int originWeight) {
            return (currentWeight + mAddNumber) * mMultiplyNumber * originWeight;
        }
    
    }
    

    每次调用next()的时候,都要做两次for循环遍历列表,列表里12首歌倒是毫无压力,列表要是有500首歌的话肯定会延迟了,此处待改进。


    p.s. 如果你有更好的建议,请留言或者在GitHub fork并提交pull请求。

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      网友评论

      • Coding_Wolf:算法思想很不错:+1:
      • SeanZ9:好文,支持!
      • 捡淑:马克
      • kaient:我觉得如果先固定因数,被选中的减去一个固定数,其余不变。或者开始都设为1,选中也加上一个固定数,其余不变,用倒数做权重。这样可以少一个循环。
        b250640dbeeb:如果按照这种方法随机,就没法实现不可重复这个feature了吧?原作者选中置0的这个特性虽然导致多一次循环,但也实现了不可重复的这个功能
        kaient:@DreamWinter 是的
        DreamWinter:@kaient 懂了,就是第一次循环不需要做,直接根据上次的总数与变换规律得出,对吧?

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