歌曲播放的随机算法的探讨

对于音乐播放,最流行的有顺序播放顺序循环播放随机播放单曲播放四种选项。

首先我以个人观点点评下目前常用的四种功能:

顺序播放:是一种很鸡肋的功能,为什么各大厂商都要做!感觉一般人都不会用的,播放一遍就停了,还不如做一个定时/定数停止播放的功能;

顺序循环播放:使用体验很不错,但是有个比较糟糕的问题是,让两首不相关的作品间产生了联系,导致了一首歌放完了,就已经知道了下首歌是什么了。或者当在其他地方听到了一首歌完了,脑中便浮现了自己音乐列表的下首歌了;

单曲播放:这个选项没什么可说的,动听歌曲洗脑循环;

随机播放:随机本身是一个好东西,但是由于随机算法不好的地方,导致了伪随机的问题,影响听歌体验;

伪随机的有如下两点明显的坏处:

1、老是抽取到一首歌,导致对一首歌产生听觉疲劳;

2、老是抽取不到某首动听的歌,降低对音乐的美好体验;

百度随心听(2016年左右的版本)的随机播放为例子,同样和网易云音乐是基于大数据的音乐推荐应用。后者明显用户反馈较好(基于附近朋友圈的调查,可能样本偏局部)。其中我觉得百度的产品最大的缺点就是,他的随机播放可能基于用户的歌曲播放次数,一首歌听得越多,越容易出现在预定列表,这也是我放弃这个应用的原因。百度随心听很容易造成一首歌的听觉疲劳,而且推荐的新歌可能也由于算法原因不是很动听。网易云音乐加入了人为过滤的数据集,相比明显显得智能许多。其中我认为最重要的便是随机播放的伪随机在作祟。

进而我觉得,可以提出这样一种随机顺序播放模式:

1、以列表歌单数据为样本,对数据做一次随机排序;

2、然后执行顺序播放;

3、顺序播放到最后一首歌的时候,重新进行随机排序(由于数据集太大,排序的耗时对听觉体验这里不讨论);

4、重新再循环2步骤执行;

5、如果新加入一首歌曲,将随机插入到列表剩下未播放歌曲的随机位置;

时间: 2024-10-13 18:08:14

歌曲播放的随机算法的探讨的相关文章

[面经]一道关于随机算法的面试题

今天碰到了一道面试题:原题大致是,每首歌曲都是一个评分,现在有2000首歌曲,要求实现一个随机播放器,每首歌曲播放的概率应该正比于它的评分,例如评分9.1的歌曲,和评分7.9的歌曲,播放的次数应该是91:79. 面试官给的答案是大致如此: 先把评分从小到大排序,之后把根据每首歌的评分,生成一个半闭开区间,然后生成一个随机数,看随机数落在哪个区间,就是选择的那首歌.例如,有三首歌,评分是[1,2,3] 那么应该是生成三个区间 [0-1,1-3,3-6],之后生成一个0-6之间的随机数,随机数落在哪

一道关于随机算法的面试题(转)

今天碰到了一道面试题:原题大致是,每首歌曲都是一个评分,现在有2000首歌曲,要求实现一个随机播放器,每首歌曲播放的概率应该正比于它的评分,例如评分9.1的歌曲,和评分7.9的歌曲,播放的次数应该是91:79. 面试官给的答案是大致如此: 先把评分从小到大排序,之后把根据每首歌的评分,生成一个半闭开区间,然后生成一个随机数,看随机数落在哪个区间,就是选择的那首歌.例如,有三首歌,评分是[1,2,3] 那么应该是生成三个区间 [0-1,1-3,3-6],之后生成一个0-6之间的随机数,随机数落在哪

微信红包的随机算法

微信是采用什么样的算法做到的?简单百度了下,目前尚未有官方的说明,仅仅在知乎里有一个较为热门的讨论,链接戳这里 不过他们讨论的太过于深入,有掉坑之嫌. 我按照自己的逻辑尝试了下,这个算法需要满足以下几点要求 1.每个人都要能够领取到红包:2.每个人领取到的红包金额总和=总金额:3.每个人领取到的红包金额不等,但也不能差的太离谱,不然就没趣味:4.算法一定要简单,不然对不起腾讯这个招牌: 正式编码之前,先搭建一个递进的模型来分析规律 设定总金额为10元,有N个人随机领取: N=1 则红包金额=X元

Miller_Rabin算法(随机算法,判断一个数是否是素数)

1 const int S = 20;//随机算法判定次数,S越大,判错概率越小 2 LL pow_mod(LL a, LL b, LL mod) { // a^b%mod 3 LL ans = 1; 4 a = a % mod; 5 while(b) { 6 if(b & 1) { 7 ans = (ans * a) % mod; 8 } 9 a = ( a * a ) % mod; 10 b >>= 1; 11 } 12 return ans; 13 } 14 bool check

POJ 3318:Matrix Multiplication(随机算法)

http://poj.org/problem?id=3318 题意:问A和B两个矩阵相乘能否等于C. 思路:题目明确说出(n^3)的算法不能过,但是通过各种常数优化还是能过的. 这里的随机算法指的是随机枚举矩阵C的一个位置,然后通过A*B计算是否能够得到矩阵C相应位置的数,如果不等,就直接退出了,如果跑过一定的数量后能够相等,那么就可以判断这个矩阵C等于A*B的.第一次见这样的题目...有点新奇. 暴力算法: 1 #include <cstdio> 2 using namespace std;

微信红包随机算法

最近看了一篇文章,讲微信红包随机算法的.感觉很不错,所以自己实现了下,并进行了简单测试. 算法 算法很简单,不是提前算好,而是抢红包时计算: 红包里的金额怎么算?为什么出现各个红包金额相差很大?答:随机,额度在0.01和剩余平均值*2之间. 实现 实现上述算法的逻辑主要是: public static double getRandomMoney(RedPackage _redPackage) { // remainSize 剩余的红包数量 // remainMoney 剩余的钱 if (_red

加权随机算法

加权随机算法一般应用在以下场景:有一个集合S,里面比如有A,B,C,D这四项.这时我们想随机从中抽取一项,但是抽取的概率不同,比如我们希望抽到A的概率是50%,抽到B和C的概率是20%,D的概率是10%.一般来说,我们可以给各项附一个权重,抽取的概率正比于这个权重.那么上述集合就成了: {A:5,B:2,C:2,D:1} 方法一: 扩展这个集合,使每一项出现的次数与其权重正相关.在上述例子这个集合扩展成:{A,A,A,A,A,B,B,C,C,D}然后就可以用均匀随机算法来从中选取. 好处:选取的

权重随机算法的java实现

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

随机算法 - HNU 13348 Finding Lines

Finding Lines Problem's Link: http://acm.hnu.cn/online/?action=problem&type=show&id=13348&courseid=0 Mean: 给你平面上1e5个点,让你判断是否可以找到一条直线,使得p%的点都在这条直线上. analyse: 经典的随机算法题. 每次随机出两个点,然后对n个点进行判断,看是否有p%的点在这条直线上. 关于随机算法正确性的证明: 每次随机一个点,这个点在直线上的概率是p,p最小为2