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+
// *** 偏り *** //
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+
let table = {
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+
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+
"A": 80.0,
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+
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+
"B": 19.5,
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+
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+
"C": 0.5
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+
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+
};
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+
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+
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+
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+
// *** 手順➀ *** //
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+
while (true) {
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+
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+
let ok = true;
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+
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+
for (let key in table) {
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+
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+
if (!Number.isInteger(table[key])) {
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+
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+
ok = false;
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+
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+
break;
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+
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+
}
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+
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+
}
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+
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+
if (ok) {
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+
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+
break;
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+
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+
}
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+
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+
for (let key in table) {
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+
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+
table[key] *= 10;
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+
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+
}
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+
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+
}
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+
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+
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+
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+
// *** 手順➁ *** //
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+
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+
function GCD(array) {
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+
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+
function call(a, b) {
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+
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+
return (b ? call(b, a % b) : a);
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+
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+
}
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+
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+
let ans = array[0];
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+
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+
for (let i = 1; i < array.length; i++) {
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+
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+
ans = call(ans, array[i]);
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+
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+
}
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+
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+
return ans;
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+
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+
}
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+
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+
let div = GCD(Object.values(table));
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+
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+
for (let key in table) {
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table[key] /= div;
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+
}
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// *** 手順➂ *** //
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let output = new Array();
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+
for (let key in table) {
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+
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+
let amount = table[key];
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+
for (let i = 0; i < amount; i++) {
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+
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+
output.push(key);
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+
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+
}
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}
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// *** テスト *** //
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let items = {};
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for (let i = 0; i < 1000; i++) {
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+
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+
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+
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+
// *** 手順➃ *** //
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+
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+
let key = output[Math.floor(Math.random() * output.length)];
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+
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+
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+
// *** カウント *** //
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+
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+
if (!items.hasOwnProperty(key)) {
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+
items[key] = 0;
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+
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+
}
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+
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+
items[key]++;
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+
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+
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+
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+
}
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+
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+
console.log(items);
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```
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※ [ここのページ](http://cly7796.net/wp/javascript/make-random-bias/)を参考にいろいろと改良しました。
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+
### 問題点
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+
このやり方では超低確率での偏りランダムを行う際、➂の手順で大量のデータを入れる必要があります。
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-
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+
環境によってはメモリ不足などのパフォーマンスに影響を及ぼします。
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その為、著しく低い確率の偏りランダムを行うのは不向きです。
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手順➃の付け忘れ
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test
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@@ -22,6 +22,10 @@
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> 配列の中身は `['A', 'A', 'A', 'A', ... 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', ... 'B', 'C']` のようになります。
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+
> ➃ **偏りランダムを行います**
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+
> `配列[Math.floor(Math.random() * 配列.length)]` で取得します。
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※ [ここのページ](http://cly7796.net/wp/javascript/make-random-bias/)を参考にいろいろと改良しました。
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