随机选择0或1相同的次数？

Question

我想迭代100个值并随机选择0或1，但最终得到相等数量的0和1。

下面的代码打印计数：

import random
c_true = 0
c_false = 0

for i in range(100):
    a = random.getrandbits(1)
    if a == 1:
        c_true += 1
    else:
        c_false += 1

print "true_count:",c_true
print "false_count:",c_false

输出结果为：

true_count: 56
false_count: 44

我希望计数相等

true_count: 50
false_count: 50

我该如何修改代码才能获得所需的结果？

- kenny

Answer 1

1. Create numbers with 50 0's and 50 1's,

   >>> numbers = [0, 1] * 50
   

2. Import shuffle from random

   >>> from random import shuffle
   

3. shuffle them

   >>> shuffle(numbers)
   

注意：shuffle会就地打乱列表，因此numbers现在已经被打乱了。

- thefourtheye

Answer 2

这里有一个基于生成器的解决方案，使用O(1)内存：

import random

def gen_boolean_seq(true_count, false_count):
   while true_count or false_count:
      val = (random.random() >= false_count / float(true_count + false_count))
      if val:
         true_count -= 1
      else:
         false_count -= 1
      yield val

print sum(gen_boolean_seq(50, 50))

- NPE

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虽然这个方案符合原帖的限制，所以给它点赞👍，但它并不能对所有可能的序列进行均匀分布，因此在某些情况下可能不太合适。 - DSM

@DSM：这让我想知道是否有已知的O(1)算法可以在所有序列上给出均匀分布？ - NPE

我认为使用(random.random() >= 1.0*false_count / (true_count+false_count))就足够了。 - DSM

@DSM：看起来是这样（通过我刚做的一些蒙特卡罗模拟来验证）。谢谢。 - NPE

Answer 3

好吧，那就不是真正的随机了，但如果你想得到50个1和50个0，那么可以根据剩余可用空间的权重进行加权。例如，在40个1和45个0的情况下，0的概率应为5/15，而1的概率应为10/15。

- Phil

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这是一个有偏差的算法，因为它很可能会在结尾生成一长串0或1。我最初认为它也是不确定性的，但在50个零或一个后，生成另一个值的几率将达到100％，所以这不是情况。 - Maarten Bodewes

是的，它是基于剩下的内容而偏向某一方面，这就是为什么它不是随机的原因。如果你有一个装有100个球（50个1和50个0）的篮子，那么它在现实世界中的工作方式就是这样。你不能真正要求完全没有偏见的随机性，但是又添加一个前提条件，即结果应该分成50%。这两件事是不兼容的。我相信这个问题的所有3个答案在逻辑上都是相同的。 - Phil