Какой эффективный метод для выполнения «обратного» взвешенного RNG? ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над разработкой таблицы добычи RNG для чего -то, что работает друг, и очевидное решение, учитывая природу таблицы добычи (ее для системы питания), заключается в использовании взвешенного метода RNG. Это достаточно легко реализовать, но я обеспокоен тем, что стандартная взвешенная система вызовет проблемы, так как ее масштабируется из -за того, что она может быть сэмплин, из -за того, что он может быть напон, чтобы проиллюстрировать, насколько редко элемент может быть весом. Теперь нам нужно полностью изменить все остальные веса вокруг, чтобы стать весом D иметь вес 1. Идея, которую я имею, состоит в том, чтобы разделить общую сумму весов на вес индивидуального элемента, а затем подавать его в RNG (выполненные в программе, потому что не все элементы в таблице будут действительны для получения одновременно, поэтому общая сумма веса изменится), но она кажется неуклюжей. Есть ли более элегантный/эффективный способ сделать это, чем метод, который я придумал? Или мне не хватает чего -то очевидного в отношении взвешивания, что означает, что этот процесс обращения даже не требуется?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... ighted-rng