采用蒙特卡罗方法生成zipf分布随机数据

#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <sys/time.h>
#include<stdio.h>/*
蒙特卡罗方法简介
主要思想：计算一事件发生的次数，再通过这个发生次数除以总模拟次数。
zipf的具体体现：由P(r)=c/pow(k,a)，其中c、a为参数，r为等级，P(r)为r等级出现的频率。因此上述代码中：
c/pow(i,A)为计算文件i被请求发生的次数，sum为所有文件被请求的次数。每个SBS中的文件被请求次数服从相同分布。
*/
const int R = 2000;  //数据元素, 有R个不同的频率, 数值越大,对应频率越小,逐渐趋于0
const double A = 1.25;  //定义参数A>1的浮点数, 后来测试小于1的,似乎也可以
const double C = 1.0;  //这个C是不重要的,一般取1, 可以看到下面计算中分子分母可以约掉这个Cdouble pf[R]; //值为0~1之间, 是单个f(r)的累加值void generate()
{double sum = 0.0;for (int i = 0; i < R; i++){         sum += C/pow((double)(i+2), A);  //位置为i的频率,一共有r个(即秩), 累加求和}for (int i = 0; i < R; i++){ if (i == 0)pf[i] = C/pow((double)(i+2), A)/sum;elsepf[i] = pf[i-1] + C/pow((double)(i+2), A)/sum;}}void pick(int n){srand(time(00)); //产生n个数for (int i = 0; i < n; i++){int index = 0;double data = (double)rand()/RAND_MAX;  //生成一个0~1的数while (data > pf[index])   //找索引,直到找到一个比他小的值,那么对应的index就是随机数了index++;printf("%d ", index);}printf("%s", "\n");
}int main(){generate();pick(1000);return 1;
}

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