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-
Random
# rand -> Float (21390.0) -
一様な擬似乱数を発生させます。
...成した場合)には終端の値は乱数の範囲から除かれます。
range.end - range.begin が整数を返す場合は range.begin + self.rand((range.end - range.begin) + e)
の値を返します(e は終端を含む場合は1、含まない場合は0です)。
range.end - range.begin が......gin は数値である必要があり、
range.begin + 数値 が適切な値を返す必要があります。
@raise Errno::EDOM rand(1..Float::INFINITY) などのように範囲に問題があるときに発生します。
@raise ArgumentError 引数の数が0または1では無い......st[例][ruby]{
# Kernel.#rand とほぼ同様の使い勝手
prng = Random.new(1234)
prng.rand # => 0.1915194503788923
srand(1234)
rand # => 0.1915194503788923
# max に実数も指定出来る
prng.rand(6.5) # => 4.043707011758907
# (rand(6) と同等)
rand(6.5)... -
Random
# rand(max) -> Integer | Float (21390.0) -
一様な擬似乱数を発生させます。
...成した場合)には終端の値は乱数の範囲から除かれます。
range.end - range.begin が整数を返す場合は range.begin + self.rand((range.end - range.begin) + e)
の値を返します(e は終端を含む場合は1、含まない場合は0です)。
range.end - range.begin が......gin は数値である必要があり、
range.begin + 数値 が適切な値を返す必要があります。
@raise Errno::EDOM rand(1..Float::INFINITY) などのように範囲に問題があるときに発生します。
@raise ArgumentError 引数の数が0または1では無い......st[例][ruby]{
# Kernel.#rand とほぼ同様の使い勝手
prng = Random.new(1234)
prng.rand # => 0.1915194503788923
srand(1234)
rand # => 0.1915194503788923
# max に実数も指定出来る
prng.rand(6.5) # => 4.043707011758907
# (rand(6) と同等)
rand(6.5)... -
Random
# rand(range) -> Integer | Float (21390.0) -
一様な擬似乱数を発生させます。
...成した場合)には終端の値は乱数の範囲から除かれます。
range.end - range.begin が整数を返す場合は range.begin + self.rand((range.end - range.begin) + e)
の値を返します(e は終端を含む場合は1、含まない場合は0です)。
range.end - range.begin が......gin は数値である必要があり、
range.begin + 数値 が適切な値を返す必要があります。
@raise Errno::EDOM rand(1..Float::INFINITY) などのように範囲に問題があるときに発生します。
@raise ArgumentError 引数の数が0または1では無い......st[例][ruby]{
# Kernel.#rand とほぼ同様の使い勝手
prng = Random.new(1234)
prng.rand # => 0.1915194503788923
srand(1234)
rand # => 0.1915194503788923
# max に実数も指定出来る
prng.rand(6.5) # => 4.043707011758907
# (rand(6) と同等)
rand(6.5)... -
Enumerable
# sort _ by -> Enumerator (143.0) -
ブロックの評価結果を <=> メソッドで比較することで、self を昇 順にソートします。ソートされた配列を新たに生成して返します。
...す。ソートされた配列を新たに生成して返します。
つまり、以下とほぼ同じ動作をします。
//emlist[例][ruby]{
class Array
def sort_by
self.map {|i| [yield(i), i] }.
sort {|a, b| a[0] <=> b[0] }.
map {|i| i[1]}
end
end
//}
Enumerable#sort......//emlist[][ruby]{
p ["BAR", "FOO", "bar", "foo"].sort {|a, b| a.downcase <=> b.downcase }
//}
一方、次のように sort_by を使うと downcase の実行回数は要素数と同じです。
つまり、その部分の実行時間は O(n) のオーダーです。
//emlist[][ruby]{
p ["BAR",......ase }
//}
以下の、実行回数の検証結果を参照してみてください。
//emlist[][ruby]{
class Integer
def count
$n += 1
self
end
end
ary = []
1.upto(1000) {|v| ary << rand(v) }
$n = 0
ary.sort {|a,b| a.count <=> b.count }
p $n # => 18200
$n = 0
ary.sort_by {... -
Enumerable
# max _ by -> Enumerator (126.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...は Enumerator を返します。
@param n 取得する要素数。
//emlist[例][ruby]{
a = %w(albatross dog horse)
a.max_by # => #<Enumerator: ["albatross", "dog", "horse"]:max_by>
a.max_by { |x| x.length } # => "albatross"
//}
//emlist[例][ruby]{
a = %w[albatross dog hors......rator: ["albatross", "dog", "horse"]:max_by(2)>
a.max_by(2) {|x| x.length } # => ["albatross", "horse"]
//}
//emlist[例: enum.max_by（n）は、重み付きランダムサンプリングを実装するために使用できます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby......]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-... -
Enumerable
# max _ by(n) -> Enumerator (126.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...は Enumerator を返します。
@param n 取得する要素数。
//emlist[例][ruby]{
a = %w(albatross dog horse)
a.max_by # => #<Enumerator: ["albatross", "dog", "horse"]:max_by>
a.max_by { |x| x.length } # => "albatross"
//}
//emlist[例][ruby]{
a = %w[albatross dog hors......rator: ["albatross", "dog", "horse"]:max_by(2)>
a.max_by(2) {|x| x.length } # => ["albatross", "horse"]
//}
//emlist[例: enum.max_by（n）は、重み付きランダムサンプリングを実装するために使用できます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby......]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-...