Weighted Random Shuffling Algorithms

간단 소개

Weighted Random Shuffling 알고리즘의 개념, 구현 방법, 최적화 전략을 설명하고, 실제 프로덕션 환경에서의 활용 팁을 제공합니다.

AI Summary

Weighted Random Shuffling (WRS) 개요
- WRS는 가중치가 주어진 아이템들을 확률에 따라 섞는 알고리즘이며, 한 번 선택된 아이템은 다시 선택되지 않는다.
- 광고/컨텐츠 선택, A/B 테스팅 등에 활용될 수 있다.
Naive Approach 및 개선 방법
- Naive WRS 알고리즘은 주사위 던지기로 비유할 수 있으며, 시간 복잡도는 O(n^2)이다.
- 이진 탐색 트리(BST)를 사용하여 누적합 업데이트를 O(logN)으로 줄여 시간 복잡도를 O(NlogN)으로 개선할 수 있다.
BST 최적화 및 활용 팁
- BST 구성 시 가중치가 높은 원소를 상위에 배치하여 평균 검색 횟수를 줄일 수 있다.
- WRS 적용 대상 가중치 배열이 자주 변하지 않는 경우, BST를 캐싱하여 재사용할 수 있다.