python - 根据距某个点的距离从列表中随机选择一个项目？

Question

我正在 Twisted 的帮助下用 Python 编写一个游戏服务器。我有一个 Map 类，它生成游戏的 map 。在我的游戏中，我有一个中心点，每隔一定距离就有一圈元素。我想随机化这些项目，但也想对项目进行加权，以便它们在 map 外部更常见。目前，这是我构建 map 的代码，更改了一些变量和函数名称:

def generate():
    centralItem = Item(ITEM_TYPE_GOLD, 0, 0, ITEM_SIZE_GIANT, None)
    self.items.append(centralItem)
    distance = 10000
    numberOfRings = 100
    for ring in range(numberOfRings):
        itemsInRing = (ring + 1) * 100
        distanceToRing = (ring + 1) * distance
        for item in range(itemsInRing):
            angle = math.radians(float(360) / itemsInRing) * item
            xPos = math.cos(angle) * distanceToRing
            yPos = math.sin(angle) * distanceToRing
            # set variable itemSize using method described above (details below)
            # set variable itemType using method described above (details below)

我还有一个带有用于创建项目的初始值设定项的类。

class Item:

def __init__(self, type, posX, posY, size, owner):
    self.type = type
    self.posX = float(posX)
    self.posY = float(posY)
    self.size = size
    self.owner = owner

这些是我的定义。

ITEM_TYPE_FIRE = 0
ITEM_TYPE_ICE = 1
ITEM_TYPE_WIND = 2
ITEM_TYPE_EARTH = 3
ITEM_TYPE_GOLD = 4

ITEM_SIZE_SMALL = 200
ITEM_SIZE_MEDIUM = 350
ITEM_SIZE_LARGE = 500
ITEM_SIZE_GIANT = 1000

基于生成方法中的 distanceToRing，我想让 ITEM_SIZE_SMALL 在 distanceToRing 为 1,000,000 时最常见，在 distanceToRing 为 10,000 时最不常见。我还希望 ITEM_SIZE_LARGE 与此相反，而 ITEM_SIZE_MEDIUM 在中间更常见。至于元素类型，我需要 ITEM_TYPE_FIRE 和 ITEM_TYPE_ICE 最常见到 1,000,000。 ITEM_TYPE_WIND 和 ITEM_TYPE_EARTH 在 10,000 左右应该更常见。

我知道要问的问题很多，但如果你能提出一种处理这样的分发的方法并解释它，我想我可以弄清楚。另外，我提前为我缺乏 Python 技能而道歉。我使用它的时间还不够长，无法理解最佳实践甚至一些基础知识。

感谢您的宝贵时间，布赖恩

Answer 1

显然，您需要准确确定每种元素类型/尺寸的概率与距离的关系。最简单的答案是制作一个三角形，其峰值位于您喜欢的位置并具有一致的范围(我要说 10000 到 1000000)，如下所示:

item_sizes = [ITEM_SIZE_SMALL, ITEM_SIZE_MEDIUM, ITEM_SIZE_LARGE]

def get_item_weights(distance):
    return [1010000 - distance, 1000000 - abs((505000-distance)*2), distance]

这将为您提供 10000 个小项目，1000000 个大项目，中间大约分为 25/50/25。也许你不喜欢这种工作方式，但我无法知道这一点。在构建随机流程时，可能需要进行一些尝试和错误才能找到您喜欢的东西。 (从技术上讲，由于 505000 不是有效距离，中间权重将达到 990000 的峰值，但我认为这并不重要，值得我花时间修复，特别是因为您可能不喜欢这种分布。)

要选择给定权重的项目，我会这样做:

import random

random.seed()

def get_random_index(weights):
    n = random.randint(1, sum(weights))
    cumsum = 0
    for index, weight in enumerate(weights):
        cumsum += weight
        if n <= cumsum:
            return index

def get_random_size(distance):
    return item_sizes[get_random_index(get_item_weights(distance))]

…

itemSize = get_random_size(distanceToRing)