一·算法描述
隨機從一組數據中取出一個，每個數據都有被隨機選中的相應概率
二.實現方式
實現算法有兩種方式
方式一：先計算出每個數據項的權重，然后依據權重依次將每個數據項放入一個數組中，數據項在數組中的個數與數據項的權重呈正相關，為了簡便，也可以將數據項的索引放到數組中，比如一組數據的權重依次是 5 2 2 1，則可以生成這樣一個數組：[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3]，生成數組后，從數組中隨機選出一個作為結果。
優點：選取的時間復雜度為：O(1)，算法簡單；
缺點：空間占用極大，如果權重和為10000，則需要一個長度為10000的臨時數組，造成極大的空間浪費；
方式二：先計算出權重和為sum，然后從1 ～ sum中隨機選取一個數字r，遍歷每個數據項，將每個數據項的權重相加，遇到權重和大於等於r就停止，當前數據項就是所得結果；
優點：沒有額外的空間占用，算法也比較簡單；
缺點：選取的時候要遍歷數組，事件復雜度為：O(n)；
三.對於方式二，如果選取的權重數字較大，那么就要遍歷到數組較靠后的位置才能得到結果，極端情況下要遍歷完整個數組才能得到結果，所以為了較高權重的數據較早可以被找到，可以對權重進行降序排序
優點：提高了平均選取速度；
缺點：需要對數組進行排序；
四.代碼（js實現）
方式一：
方式二：
