如何重新排序二进制列表，但保持1在列表中大致均匀地分开？

Question

我基本上想重新排序（不要认为这是一个洗牌任务）100个二进制数的列表。重新排序后应保留以下属性：1的固定频率应保留，即10，1应大致相互分开，如下所示，因此每9，10或11位数为1。我想要这种重新排序是随机的。我想到的琐碎方法是跟踪输入列表中第一个1的索引并生成一个新的起始索引。其他解决方案的想法？

    x = [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

Answer 1

代码如下：

def main():
    from random import shuffle
    from random import randint
    from itertools import chain

    num_of_10th = randint(0, 5) * 2
    num_of_11th = num_of_9th = int((10 - num_of_10th) / 2)

    lsts = []
    for i in range(num_of_10th):
        lsts.append([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

    for i in range(num_of_9th):
        lsts.append([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

    for i in range(num_of_11th):
        lsts.append([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

    shuffle(lsts)

    lsts = list(chain.from_iterable(lsts))
    print(lsts)

Answer 2

你可以使用python的列表乘法。

我的解决方案将使用size生成1到10之间的随机random.randint。从这个size我创建了以1开头的repeated_part并用零填充其余部分。例如，当size是5时repeated_part将是[1, 0, 0, 0, 0]。

从大小我们可以计算它适合100个100//spread列表的次数，我们添加一个溢出。现在列表太大了，例如size为3，列表的总大小是((100/3)+1)*3 = 102，所以我们用[:100]截断列表长度为100。

import random
size = random.randint(1, 10)

repeated_part = [1] + [0]*(size-1)
result = (repeated_part * (100 // size + 1)) [:100]

注意，你希望1首先不能启动你可以使用random.shuffle(repeated_part)，但仍然保持所有其他要求。