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python - 将整数转换为随机但确定性可重复的选择

coder 2023-08-24 原文

如何将无符号整数(代表用户 ID)转换为随机但实际上是确定性可重复的选择？必须以相等的概率选择该选项(与输入整数的分布无关)。例如，如果我有 3 个选择，即 [0, 1, 2]，用户 ID 123 可能总是被随机分配到选项 2，而用户 ID 234 可能总是被分配到选项 1。

跨语言和跨平台的算法重现性是可取的。除非有更好的方法，否则我倾向于使用哈希函数和模数。这是我所拥有的:

>>> num_choices = 3
>>> id_num = 123
>>> int(hashlib.sha256(str(id_num).encode()).hexdigest(), 16) % num_choices
2

我使用的是最新稳定的 Python 3。请注意，这个问题与 convert a string to random but deterministically repeatable uniform probability 的相关问题类似但不完全相同。 .

最佳答案

使用散列和取模

import hashlib

def id_to_choice(id_num, num_choices):
    id_bytes = id_num.to_bytes((id_num.bit_length() + 7) // 8, 'big')
    id_hash = hashlib.sha512(id_bytes)
    id_hash_int = int.from_bytes(id_hash.digest(), 'big')  # Uses explicit byteorder for system-agnostic reproducibility
    choice = id_hash_int % num_choices  # Use with small num_choices only
    return choice

>>> id_to_choice(123, 3)
0
>>> id_to_choice(456, 3)
1

注意事项:

  • 内置 hash 不能使用方法，因为它可以保留输入的 分布，例如使用 hash(123)。或者，它可以返回在 Python 重新启动时不同的值，例如使用 hash('123')。

  • 为了将 int 转换为字节，bytes(id_num) 可以工作，但效率非常低，因为它返回一个空字节数组，因此不能使用它。使用 int.to_bytes 更好。使用 str(id_num).encode() 可以，但会浪费几个字节。

  • 诚然，使用模数并不能提供完全一致的概率 [1] [2] 但这对这个应用程序来说应该不会有太大偏差，因为 id_hash_int 预计会非常大并且 num_choices 假设很小。

使用随机

random 模块可以使用 id_num 作为它的种子，同时解决围绕 thread safety 和连续性的问题。以这种方式使用 randrange 与散列种子和取模相当并且更简单。

使用这种方法，不仅跨语言的可再现性是一个问题，跨多个 future Python 版本的可再现性也可能是一个问题。因此不推荐。

import random

def id_to_choice(id_num, num_choices):
    localrandom = random.Random(id_num)
    choice = localrandom.randrange(num_choices)
    return choice

>>> id_to_choice(123, 3)
0
>>> id_to_choice(456, 3)
2

关于python - 将整数转换为随机但确定性可重复的选择，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41255711/

python将codenumnum_choicesrandomhashlib

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