給定乙個正整數陣列 w ，其中 w[i] 代表下標 i 的權重（下標從 0 開始），請寫乙個函式 pickindex ，它可以隨機地獲取下標 i，選取下標 i 的概率與 w[i] 成正比。
例如，對於 w = [1, 3]，挑選下標 0 的概率為 1 / (1 + 3) = 0.25 （即，25%），而選取下標 1 的概率為 3 / (1 + 3) = 0.75（即，75%）。
也就是說，選取下標 i 的概率為 w[i] / sum(w) 。
示例 1：
輸入：["solution","pickindex"]
[[[1]],]
輸出：[null,0]
解釋：solution solution = new solution([1]);
solution.pickindex(); // 返回 0，因為陣列中只有乙個元素，所以唯一的選擇是返回下標 0。
示例 2：
輸入：["solution","pickindex","pickindex","pickindex","pickindex","pickindex"]
[[[1,3]],,,,,]
輸出：[null,1,1,1,1,0]
解釋：solution solution = new solution([1, 3]);
solution.pickindex(); // 返回 1，返回下標 1，返回該下標概率為 3/4 。
solution.pickindex(); // 返回 1
solution.pickindex(); // 返回 1
solution.pickindex(); // 返回 1
solution.pickindex(); // 返回 0，返回下標 0，返回該下標概率為 1/4 。
由於這是乙個隨機問題，允許多個答案，因此下列輸出都可以被認為是正確的:
[null,1,1,1,1,0]
[null,1,1,1,1,1]
[null,1,1,1,0,0]
[null,1,1,1,0,1]
[null,1,0,1,0,0]
......
諸若此類。
1 <= w[i] <= 10^5
pickindex 將被呼叫不超過 10000 次
// 時間複雜度：o(n) 的預處理。priceindex 需要花費 o(log(n))的時間。
// 空間複雜度：o(n)
class
solution
}public
intpickindex()
return lo;}}
/** * your solution object will be instantiated and called as such:
* solution obj = new solution(w);
* int param_1 = obj.pickindex();
*/// spring cloud ribbon （客戶端負載均衡）策略中的 weightedresponsetimerule
// 此題可簡述為「按權重，看作多個區間，按區間寬度越大，概率越大」
// 在 ribbon 相關架構中，服務端給客戶端乙個服務列表，類似 map> 結構。若客戶端想呼叫 key = servicea，可選的具體服務端例項有 set的 ["/svc/a1", "/svc/a2", "/svc/a3"]，由客戶端自行決定
// ribbon 作為客戶端負載均衡來幫助客戶端選擇去哪個具體服務例項（a1 / a2 / a3），希望雨露均沾，又希望別運氣不好抽到響應慢的伺服器，故有了一種根據權重的均衡策略
// 權重是通過定時統計最近一段時間內，a1 / a2 / a3 各自的訪問響應時間如何，如 a1: 10ms，a2: 20ms，a3: 40ms
// 下次再需要訪問 servicea 時，隨機乙個數 [0, 140]，看落在哪個區間，就選那個例項
// rabbitmq 的 topic 交換器使用 trie 匹配
// mysql 中的 in 語法涉及二分演算法
528 按權重隨機選擇 C
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