Creo que esto es más conceptual que nada y mi caso de uso es muy específico.

Estoy tratando de crear una matriz de probabilidades para pasar a una función RNG. La matriz de probabilidades puede variar en tamaño, por lo que no puede tener una longitud estática. Estoy creando la matriz de probabilidades en función de un solo número entero 0-100. Sé que esto suena confuso, pero tengan paciencia conmigo.

Por ejemplo.

 const range = 5 const weight = 30 const weights = new Array(10).fill(0) const middleIndex = Math.floor(weight / 10) weights[middleIndex] = 100 const add = 10 - middleIndex let counter = 2 for (let i = middleIndex + 1; i < add + middleIndex; i++) { weights[i] = 100 / counter counter += 1 } counter = 2 for (let i = middleIndex - 1; i >= 0; i--) { weights[i] = 100 / counter counter += 1 } console.log(weights) // [ 25, 33.336, 50, 100, 50, 33.3336, 25, 20, 16.668, 14.285 ]

Vea que la matriz de salida tiene la forma de longitud 10, pero necesito la misma distribución de probabilidades en la longitud 5 para pasar a mi función RNG de manera que:

 const cleanWeights = compressWeights(weights, range) // This is my required function, it should output an array of length range and share the exact same distribution of probabilties with the input weights array. const rand = weightedRandom(weights) // Returns an int from range 0 to weights.length. Likely to equal ~2 - as distribution of probability (30/100) leans to lower end of range 0, 5

Si hay un mejor enfoque en conjunto para esto, hágamelo saber, si también detecta alguna oportunidad de optimización, me encantaría escucharla.