blocks|key|51973|text|如果你不能/不想使用库：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|51974|在这种情况下，最简单的方法是计算出CDF+(根据Wikipedia进行检查)，即函数F:x+->+P(X+<+x)。然后你用你喜欢的生成器在0,1上画出均匀的随机数y，然后求解y=+F(x)。这样的x的序列是同分布的，并且遵循幂律分布。|offset|length|51975|编辑：the+answer+is+there|51976|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Power_law|1|https://stackoverflow.com/questions/918736/random-number-generator-that-produces-a-power-law-distribution^0|0|O|9|0|0|3|J|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|S|8|@]|9|@$D|T|E|U|1|V]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@]|9|@$D|X|E|Y|1|Z]]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|O]]|P|$5|K|L|M|A|$N|Q]]]]

If you can't/don't want to use a library:

In this case, the easiest way to go is to work out the CDF (check it against <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Power_law" rel="nofollow noreferrer">Wikipedia</a>), that is the function F : x -> P(X &lt; x). Then you draw uniform random numbers y on [0,1] with your favorite generator, and you solve y = F(x). The sequence of such x are identically distributed and follow a Power Law Distribution.

Edit: <a href="https://stackoverflow.com/questions/918736/random-number-generator-that-produces-a-power-law-distribution">the answer is there</a>

blocks|key|627264|text|也许Colt+java库可以提供帮助。它根据许多distributions生成随机数。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|627265|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://acs.lbl.gov/software/colt/|1|http://acs.lbl.gov/software/colt/api/cern/jet/random/Distributions.html^0|2|4|0|O|D|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

Maybe the <a href="http://acs.lbl.gov/software/colt/" rel="nofollow noreferrer">Colt</a> java library can help. It generates random numbers according to many <a href="http://acs.lbl.gov/software/colt/api/cern/jet/random/Distributions.html" rel="nofollow noreferrer">distributions</a>.

blocks|key|51996|text|Apache+Commons数学库在我的系统上运行非常慢(也许我遗漏了什么……)。这个独立的类PowerLaw.java为我工作。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|51997|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://gist.github.com/3436749^0|1B|D|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

Apache Commons Math lib was quite slow on my system (maybe I missed something...). This standalone class <a href="https://gist.github.com/3436749" rel="nofollow">PowerLaw.java</a> worked for me.

blocks|key|2538667|text|这个库：https://github.com/pbloem/powerlaws包含一个幂律生成器，如下所示：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2538668|List<Double>+data+=+new+Continuous(3.14,+2.5).generate(1000);|code-block|syntax|javascript|2538669|这从幂律分布中生成1000个点，最小值为3.14，指数为2.5。它还具有离散分布和离散分布的连续近似。所有这些分布也可以适用于现有数据。|2538670|(免责声明:这个库是我写的)。|2538671|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/pbloem/powerlaws^0|4|Z|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@]|9|@$A|V|B|W|1|X]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|Y|8|@]|9|@]|C|$G|H]]|$1|I|3|J|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|10|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|11|8|@]|9|@]|C|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|C|$S|T]]]]

This library: <a href="https://github.com/pbloem/powerlaws" rel="nofollow">https://github.com/pbloem/powerlaws</a> contains a power law generator, used as follows:

<pre><code>List&lt;Double&gt; data = new Continuous(3.14, 2.5).generate(1000);
</code></pre>

This generates 1000 points from a power law distribution with 3.14 as minimal value and 2.5 as exponent. It also has a discrete distribution and a Continuous approximation of a discrete distribution. All these distribution can also be fit to existing data.

(Disclaimer: I wrote this library).

I'm trying to generate p2p network according to power law distribution. How to generate power law distribution in java? does it have any library?

thanks :)

Java: Power Law Distribution

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我正在尝试根据幂律分布生成p2p网络。如何在java中生成幂律分布？它有没有库？谢谢:)

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