《我怎么酿成一只小蚂蚁了?(题总) - 简书》剧情简介：首发2024-10-08 18:11·梁医生科普你说的这些都没错你要记得一切都要以基地的使命为主要目的包管长江水路的流通这是一个机会好好掌握这个机会等会儿你也去岑岭那里吧向他多讨教关于管理舰队的履历以后你们就是竞争关系了到了谁人时间谁做的精彩谁就能获得提升和声誉……我怎么酿成一只小蚂蚁了?(题总) - 简书看着林跃的样子贺幼藏嘴角露出了一丝的微笑眼神中闪动着谢谢红椒 1个（切丝）

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方寒心情激动天地法相一跃也飞入了八部浮屠之中全身散发出万丈光线三千只手一直的打脱手诀配合五大巨头炼制丹药当你按下「随机播放」时QQ 音乐和网易云们都做了什么原创2020-11-19 12:09·爱范儿下班了又一次走进熟悉的地铁站听着已经听过无数遍哐当哐当的地铁轨道声你突然以为天天的日子有点乏味和枯燥就像太阳天天从东边升起又从西边落下戴上耳机翻开你最喜欢的歌单就像往常那样你点下随机播放的按钮希望把掌控权交给播放器和算法让它们带给你一点未知的新鲜你有没有想过随机播放算法事实是怎样给我们泛起一个随机歌单的「真随机」照旧「伪随机」历史上最经典的随机音乐播放器应该还要数 iPod Shuffle2005 年的时间苹果公司推出了经典的 iPod ShuffleiPod Shuffle 在其时来说可以算是一个异类那时间的音乐播放器（还在直接叫 MP3 的时代）基本上都已经有了一块用来显示音乐信息的屏幕用户可以自由的选择自己喜欢的音乐甚至有些 MP3 还能播放视频好比 2006 年没魅族推出的 miniplayer M6 已经搭载了 2.4 英寸显示屏而 iPod Shuffle 没有屏幕整体比起苹果自家的 iPad Nano 来说也来的简陋但最大的问题是用户怎样选择自己喜欢的歌曲谜底是随机列表你可以通过 iTunes 同步你喜欢的音乐也可以直接同步一个你喜欢的播放列表可是在 iPod Shuffle 上你所能获取的最大感受是「随机播放的魅力」现实上我们所说的「随机播放」常见的方法有两种一种叫「Shuffle」一种叫「Random」▲ 洗牌算法图片来自：9to5MacShuffle 一样平常叫做「洗牌算法」它的原理是像扑克洗牌一样将差别数目的扑克牌举行随机排列就能获得一个乱序的顺序随机播放歌单也是云云每次播放的时间会将这个列表中的歌曲举行洗牌从而获得一个乱序的播放也就是「伪随机」算法而 Random 则是真正的随机播放也就是说每次切换音乐都是自力的未知数会随机到差别的音乐就像「抓阄」一样它没有列表的看法以是没有上一首和下一首的看法是「真随机」算法怎么判断是「真随机」照旧「伪随机」着实只要按下「上一首」就知道了若是切换到是你适才听过的那一首那就是「伪随机」的洗牌算法若是是每次都在切换差别的歌那么就是「真随机」算法▲ 洗牌算法实质来自洗扑克牌图片来自：Phys.org这两种哪种要领更好一些关于现在的用户来说洗牌算法要更能接受一些理论上它越发具备可控性又能知足用户乱序播放的要求还能避免重复听到一首歌的可能性现在在各大音乐 App 中用得较量多的是「洗牌算法」好比用户数目很大的网易云音乐和 QQ 音乐等播放器都在使用好的随机算法应当是怎样的但即便「洗牌算法」自己有足够多的优点但原始的「洗牌算法」已经无法知足日益增添的听歌需求或者说也有播放器越改越糟糕的情形好比知乎提问中许多人都感受网易云音乐的随机算法有着很大问题好比只放一小部分牢靠的歌曲而有些歌曲似乎永远随机不到甚至有的用户还体现自己删除的一首歌曲还能被随机到着实 App 关于这个「随机列表」是有干预的而并非简朴的举行洗牌而但从效果上说究竟用户感知是好照旧差就看各家关于「洗牌算法」的明确和设计了只管吐槽网易云算法的用户不少但也并不影响推荐歌单和谈论等受到欢迎的功效凭证知乎简介为 QQ 音乐产品司理的用户刘彦彬的回覆在洗牌算法之中也会掺杂更多的大数据算法干预：凭证产品团队调研用户想要的着实不是真正的「随机播放」而是用户更多是不知道听哪首更多是选择难题希望能帮我做决议并且只管的切合我目今的心境随机算法可以解决选择难题可是并不可真正解决用户需要的心境由于「洗牌算法」并不会知道用户事实想要什么可是音乐应用着实是可以做到这一点的在足够大的小我私家听歌数据样本和大数据调研情形下算法可以做出一些判断用户现在更想要听哪些歌▲ QQ 音乐图片来自：YouTube举个简朴的例子好比说在夜深人静的深夜点开随机播放那么用户很大可能性是不想听好比金属、摇滚等过于吵杂的音乐结适用户以往的听歌历史这个时间随机算法就会凭证用户目今的情形时间更多的随机到轻音乐不然你以为那些听歌报告为什么那么详细你夜里不睡觉循环了几多遍哪首歌它都一清二楚QQ 音乐产品司理刘彦彬还总结了好的随机算法应该具备的几条特征：纪录我外地或最近一段时间的听歌纪录只管在随机时不会推荐出来包管随机的新鲜感洗牌算法做好尽可能的离隔某个歌手某张专辑让用户从感官上感受是一个随机列表可以在外地做用户操作纪录好比跳过歌曲的次数对用户不感兴趣的歌曲举行降权或者过滤精选随机的池子在对歌曲标签富厚后可以做的事情就更多了好比凭证目今的场景推荐外地适合收听的歌曲优先随机播放这些都有助于让用户感知智能▲ Spotify 的随机播放图片来自：REGENDUS对随机播放算法调研的虽然不但是 QQ 音乐一直以推荐算法著名的流媒体音乐服务 Spotify 也有对「洗牌算法」更深度的思索甚至他们还在官网内里写出了怎样刷新随机播放算法即即是关于 Spotify 这样的流媒体音乐依然有许多用户会以为随机播放不「随机」Spotify 的洗牌算法虽然是随机的但他们最先思索为什么用户会这样以为从基础上说Spotify 从提供服务最先就用的是 Fisher-Yates 洗牌算法他们以为这个洗牌算法做的最精彩▲ 若是用差别颜色代表差别歌手这意味完全真随机时上下两种列表都可能泛起不过Spotify 一最先并不明确用户说的「不随机」是什么意思但在研究之后发明用户的焦点理念是不希望一位歌手在短时间内重复泛起但这里着适用户陷入了了一个经典的「赌徒谬论」当人们一连一再没有中彩票时就会以为自己下次中奖的几率会增大而着实每次概率都是自力而相同的但若是用户一连听到某一位歌手的作品时他们就会粗暴的以为这个算法「有问题」结论体现用户并不喜欢「完善的随机」比起「完善」用户更喜欢的是「平衡」那什么是「不完善的随机」在马丁?菲德勒（Martin Fiedler）的博客文章 「混洗音乐的艺术」中他展示了为什么完全的随机列表是糟糕的假设在你的播放器中保存三种差别曲风的门户划分是 A、B、C其中 A 有 10 首B 和 C 都是 11 首一共 32 首歌若是使用真正的随机算法来洗牌会泛起怎样的情形可能是：AACBBCBACABBCCACCCCABBACBACABABB其中泛起了一连的 C 曲风流派以及在四分之一的时间里是没有 B 曲风流派的关于用户来说重复简单的曲风无疑是糟糕的而绝对的随机算法很可能在大部分情形下都会天生这种糟糕的播放列表由于绝对的随机也意味着「不平衡」▲ 图片来自：Marie Claire更好的随机里列表是为了知足用户无法下决议但又想要获得新鲜感的心理这时就应该尽可能的阻止重复和枯燥以是下面这种播放列表才是更合适的：ABCBCABACBACBCABCACBABCACBACBCAB很四平八稳的一个播放列表没有任何「异常」保存马丁?菲德勒称之为「平衡洗牌」为了实现将歌单洗牌越发平衡马丁?菲德勒发明了一套较为重大的洗牌算法若是你对详细实现感兴趣也可以直接移步到这篇博客Spotify 借鉴了这个算法但将之修改为更适合自己的方法并且同时借鉴了颤抖算法（例如 Floyd–Steinberg 颤抖）最终将歌曲越发匀称平衡的疏散到播放列表之中就是这样今天各家的随机播放算法虽然大都基于「洗牌算法」的模式但也都有着自己的「调味秘方」有的用户会喜欢也有做的糟糕的一直被用户吐槽的但实质上随机播放算法的重点不在于「随机」而是一场产品和用户之间的心理博弈对决甚至它们会随着你的听歌习惯的逐渐养成自身也在改变着随机歌单的加权倾向越听它们就会越相识你