Допустим, у нас возникла идея создать скрипт на JS, который бы генерировал случайные слова (никнеймы).

Начнём для начала с самого простого подхода. Если мы просто будем брать случайные буквы и составлять их них слова, то они будут выглядеть неестественно и неприглядно. Примеры сгенерированных слов:

• srjxdq
• moyssj
• ywtckmw
• wjvzw
• xtwey

и т.д.

Как видим, такой подход не позволяет нам генерировать слова, которые хотя бы отдалённо напоминали обычные – получается просто набор бессмысленных букв, который больше походит на пароли. Чтобы придать словам натуральность и “человечность”, нам нужно сделать как минимум две вещи (на мой взгляд):

1. Исключить появления более двух гласных/согласных при генерировании слова. Данная задача является тривиальной и ее не имеет смысла рассматривать.
2. Подбирать случайные буквы для слова с учётом их веса. Весами в данном случае будут являться частотность букв в английском языке. Таким образом мы должны уменьшить/увеличить шанс того, что определенная буква попадёт в наше генерируемое слово, и таких редко используемых букв, как, например, Q, Z и X будут встречаться в наших словах гораздо реже, чем E, T, A, O, I, которые по статистике являются самыми частыми в английских словах.

Используя всего два этих подхода, мы генерируем гораздо более “натуральные” слова. Примеры:

Разберём 2-й пункт поподробнее.

Алгоритм выбора случайных элементов массива на основе весов в JS

Относительно простой имплементацией подобного алгоритма является преобразование ряда рациональных чисел s1 (массива), являющимися весами для элементов, в ряд чисел s2, который получается посредством кумулятивного сложения чисел:

const items = [ 'a', 'b', 'c' ]; 
const weights = [ 3, 7, 1 ];

• Подготавливаем массив весов посредством кумулятивного сложения (то есть список cumulativeWeights, который будет иметь то же количество элементов, что и исходный список весов weights). В нашем случае такой массив будет выглядеть следующим образом:
  

cumulativeWeights = [3, 3 + 7, 3 + 7 + 1] = [3, 10, 11]

• Генерируем случайное число randomNumber от 0 до самого высокого кумулятивного значения веса. В нашем случае случайное число будет находиться в диапазоне [0..11]. Допустим, что randomNumber = 8.

• Проходим с помощью цикла по массиву cumulativeWeights слева направо и выбираем первый элемент, который больше или равен randomNumber. Индекс такого элемента мы будем использовать для выбора элемента из массива элементов

Идея этого подхода заключается в том, что более высокие веса будут “занимать” больше числового пространства. Следовательно, существует более высокая вероятность того, что случайное число попадет в “числовое ведро” с более высоким весом.

Попробую наглядно показать это на примере своего скрипта:

Read more