带有更高低值概率的随机数生成器？

这可能不是你想要的，因为它不是一个平滑的偏斜正态分布曲线，但为什么不创建两个步骤呢？定义一个获得较低范围分数的概率，如果匹配，则您的范围是较低的范围。否则，您的范围从低范围顶部到高范围末端。

净效果是你通常得到低分，但有时你会得到高分。我打赌它看起来相当不错，而且非常简单。

你觉得呢？

我只是转换标准随机函数的值，像这样：

r1=math.random(0,255)
r2=math.exp(math.random(0,255))

你需要考虑你的边界，但你会得到许多低值和少数高值。

尝试使用 math.floor(minscore+(maxscore-minscore)*math.random()^2)。调整幂次数以适应所需的分布。

我发现Ihf的回答很有用，所以我为其创建了一个C#方法：

    private int GetRandomNumber(int max, int min, double probabilityPower = 2)
    {
        var randomizer = new Random();
        var randomDouble = randomizer.NextDouble();

        var result = Math.Floor(min + (max + 1 - min) * (Math.Pow(randomDouble, probabilityPower)));
        return (int) result;
    }

如果probabilityPower大于1，低值将比高值更常见。 如果在0到1之间，高值将比低值更常见。 如果是1，则结果将是一般随机的。

例如（所有的迭代都是一百万次，最小值为1，最大值为20）：

probabilityPower = 1.5

1：135534（13.5534%）
2：76829（7.6829%）
3：68999（6.8999%）
4：60909（6.0909%）
5：54595（5.4595%）
6：53555（5.3555%）
7：48529（4.8529%）
8：44688（4.4688%）
9：43969（4.3969%）
10：44314（4.4314%）
11：40123（4.0123%）
12：39920（3.992%）
13：40466（4.0466%）
14：35821（3.5821%）
15：37862（3.7862%）
16：35222（3.5222%）
17：35902（3.5902%）
18：35202（3.5202%）
19：33961（3.3961%）
20：33600（3.36%）

probabilityPower = 4

1：471570（47.157%）
2：90114（9.0114%）
3：60333（6.0333%）
4：46574（4.6574%）
5：38905（3.8905%）
6：32379（3.2379%）
7：28309（2.8309%）
8：27906（2.7906%）
9：22389（2.2389%）
10：21524（2.1524%）
11：19444（1.9444%）
12：19688（1.9688%）
13：18398（1.8398%）
14：16870（1.687%）
15：15517（1.5517%）
16：15871（1.5871%）
17：14550（1.455%）
18：14635（1.4635%）
19：13399（1.3399%）
20：11625（1.1625%）

probabilityPower = 1

1：51534（5.1534%）
2：49239（4.9239%）
3：50955（5.0955%）
4：47992（4.7992%）
5：48971（4.8971%）
6：50456（5.0456%）
7：49282（4.9282%）
8：51344（5.1344%）
9：50841（5.0841%）
10：48548（4.8548%）
11：49294（4.9294%）
12：51795（5.1795%）
13：50583（5.0583%）
14：51020（5.102%）
15：51060（5.106%）
16：48632（4.8632%）
17：48568（4.8568%）
18：50039（5.0039%）
19：49863（4.9863%）
20：49984（4.9984%）

probabilityPower = 0.5

1：3899（0.3899%）
2：5818（0.5818%）
3：12808（1.2808%）
4：17880（1.788%）
5：23109（2.3109%）
6：26469（2.6469%）
7：33435（3.3435%）
8：35243（3.5243%）
9：42276（4.2276%）
10：47235（4.7235%）
11：52907（5.2907%）
12：58107（5.8107%）
13：63719（6.3719%）
14：66266（6.6266%）
15：72708（7.2708%）
16：79257（7.9257%）
17：81830（8.183%）
18：87243（8.7243%）
19：90958（9.0958%）
20：98833（9.8833%）

probabilityPower = 0.4

1：917（0.0917%）
2：3917（0.3917%）
3：3726（0.3726%）
4：10679（1.0679%）
5：13092（1.3092%）
6：17306（1.7306%）
7：22838（2.2838%）
8：29221（2.9221%）
9：35832（3.5832%）
10：38422（3.8422%）
11：47800（4.78%）
12：53431（5.3431%）
13：63791（6.3791%）
14：69460（6.946%）
15：75313（7.5313%）
16：86536（8.6536%）
17：95082（9.5082%）
18：103440（10.344%）
19：110203（11.0203%）
20：118994（11.8994%）

function weighted_random (weights)
    local summ = 0
    for i, weight in pairs (weights) do
        summ = summ + weight
    end
    local value = math.random (summ)
    summ = 0
    for i, weight in pairs (weights) do
        summ = summ + weight
        if value <= summ then
            return i, weight
        end
    end
end

如何调用：

local elements = {"a", "b", "c", "d"} -- 元素
local weights = {40, 24, 22, 14} -- 元素权值
local n = weighted_random (weights) -- 返回1、2、3或4
local element = elements[n] -- 返回 "a"、"b"、"c" 或 "d"
-- 权值分别为：40/100, 24/100, 22/100, 14/100