在 Javascript 中随机播放笛卡尔积迭代器

Question

使用像https://www.npmjs.com/package/cartesian-product-generator这样的库，我能够生成笛卡尔积迭代器。 当我有 4 个 arrays 时，这是必要的，每个长度为 100，给出 1 亿个组合 - memory 太密集而无法生成数组。

但是，我想随机化这 1 亿个组合，以便我可以以随机顺序遍历所有组合。 如何在不将所有 1 亿个项目放入 memory 的情况下随机化迭代顺序？

Answer 1

您可以使用以下技巧。

想想从元素到数字的映射。

以彼得斯为例：

// ----------  2    1    0 
const arr1 = ['r', 'g', 'b'];
const arr2 = ['early', 'late'];
const arr3 = ['high', 'low'];

您可以 map arr1 到 (0, 1, 2)，arr2 到 (0, 1) 和 arr3 到 (0, 1)。

因此，像 201 这样的 3 位数字将编码为 r-late-high。

但是您可以将映射转换为十进制数，它是 3 2 =12 的组合，因此您的十进制数需要 2 位数字或适合 4 位（“1001”）。

这样，您的 12 种组合可以通过生成数字 0-11 并洗牌来洗牌。 但更好：从 0-11 生成一个随机数，并使用一个位数组来标记每个组合，这已经被看到/测试过。

在一般情况下，每个数组的大小都是 10，您可以直接使用该数字作为您的值的键。 最后一位表示最后一个数组的元素，第一个数组的第一位等等。

它需要更多的注意力来处理不同的数组大小和 10 以下和以上的数字，但它是简单的乘法/除法和模运算。

例如，给定大小为 212、7 和 19 的 3 Arrays，您有 212 7 19 = 28196 种可能的组合。

您生成 sample=rnd (28196) 并得到 13936。现在您将该值取模 19 (% arr3.length())，即 9。因此选择第三个数组的索引 9 处的元素。

你取 13936/19 得到 733。733 % 7 是 5，所以这表示 arr2 的第 5 个元素。

733/7=104, 104%212 是104 所以你从arr1 中选择第104 个元素。 这是可重现的和快速的。 在您的位数组中，您将索引 13936 处的位标记为真（默认值：假）。

我写了一个类似的算法，不是用 JS，而是 Scala，而且速度超快。

如果您碰巧搜索了几乎整个数组，当数组的 99.999% 已标记为“真”时，它会变慢，并且重复的随机数总是返回一个已经测试过的值。 那么你最好按顺序访问元素或计算看到的元素并只从大小计数生成一个随机数，然后遍历位数组并跳过所有看到的位。 你甚至可以从策略 1 开始，当事情变慢时切换到第二个。

Answer 2

您不能使用迭代器对结果进行随机化，因为您需要将 memory 中的所有 arrays 进行随机化。

但是，您可以构建自己的随机笛卡尔积生成器：

 function randomCartesianProduct() { return Object.keys(arguments).map(key => { let arr = arguments[key]; return arr[Math.floor(Math.random() * arr.length)] }); } const arr1 = ['r', 'g', 'b']; const arr2 = ['early', 'late']; const arr3 = ['high', 'low']; for(let i = 1; i <= 50; i++) { let r = randomCartesianProduct(arr1, arr2, arr3); console.log(i + ': ' + r.join(', ')); }

更新 1基于附加要求以避免重复任何产品：

 class RandomCartesianProduct { constructor(...args) { this.arrays = args; this.productSize = this.arrays.reduce((acc, arr) => acc * arr.length, 1); this.seen = {}; this.seenSize = 0; } next() { if(this.seenSize >= this.productSize) { return null; // all combinations exhausted } let result; let hash; do { let idxes = []; result = this.arrays.map(arr => { let idx = Math.floor(Math.random() * arr.length); idxes.push(idx); return arr[idx]; }); hash = idxes.join('-'); } while(this.seen[hash]); this.seen[hash] = true; this.seenSize++; return result; } }; const arr1 = ['r', 'g', 'b']; const arr2 = ['early', 'late']; const arr3 = ['high', 'low']; const random = new RandomCartesianProduct(arr1, arr2, arr3); for(let i = 1; i <= 16; i++) { let r = random.next(); console.log(i + ': ' + r); }

Output：（许多随机之一）

1: g,late,low
2: g,late,high
3: g,early,low
4: r,early,low
5: b,early,low
6: r,early,high
7: b,early,high
8: b,late,low
9: g,early,high
10: b,late,high
11: r,late,low
12: r,late,high
13: null
14: null
15: null
16: null

this.seen hash 曲目已经返回了随机值。 hash是根据随机索引变成arrays，eg比较短。

一旦所有组合都用完，将返回null 。

请记住，由于多次重试，使用 many & big arrays 运行此程序会随着时间的推移而变慢，例如，对看到的项目的点击会随着时间的推移而增加。