M个非负整数之和为N的随机列表

在开发中，有时需要生成一组指定长度且元素之和为固定值的随机列表。例如，需要生成一组长度为10且元素之和为100的随机列表。本文介绍几种实现方法。

1. 均匀分配法

该方法将目标值平均分配到每个元素上，再在各元素上加上一个小的随机值，从而达到随机的目的。代码片段如下：

import random

def random_list_uniform(n, m):
    """均匀分配法生成长度为n且元素之和为m的随机列表"""
    aver = m // n  # 每个元素的平均值
    remainder = m % n  # 余数
    lst = [aver] * n  # 初始化列表
    for i in range(remainder):
        lst[i] += 1  # 前remainder个元素加1
    for i in range(n):
        lst[i] += random.randint(0, 9)  # 在每个元素上加上小的随机值
    return lst

该方法的优点是代码简单易懂，缺点是随机程度不高。

2. 分组赋值法

该方法将目标值分成若干段，每段随机生成一个值。代码片段如下：

def random_list_group(n, m):
    """分组赋值法生成长度为n且元素之和为m的随机列表"""
    lst = []
    s = 0  # 记录已生成的元素之和
    for i in range(n - 1):
        num = random.randint(1, m - s - (n - i - 1))  # 生成1到剩余值之间的随机数
        lst.append(num)
        s += num
    lst.append(m - s)  # 最后一个元素为剩余值
    random.shuffle(lst)  # 随机打乱列表
    return lst

该方法的优点是随机程度较高，缺点是代码稍微复杂一些。

3. 递归分解法

该方法将生成长度为n-1且元素之和为m的随机列表，再在其后附上一个元素m-前n-1个元素之和。这样就将原问题递归分解为规模更小的子问题，直到规模为1时生成最后一个元素即可。代码片段如下：

def random_list_recursive(n, m):
    """递归分解法生成长度为n且元素之和为m的随机列表"""
    if n == 1:
        return [m]
    lst = random_list_recursive(n - 1, m - 1)  # 生成长度为n-1且元素之和为m-1的随机列表
    lst.append(m - sum(lst))  # 最后一个元素为m-前n-1个元素之和
    random.shuffle(lst)  # 随机打乱列表
    return lst

该方法的优点是随机程度高，代码简洁易懂，缺点是递归深度较大，可能会引起栈溢出异常。

总结

以上是三种生成M个非负整数之和为N的随机列表的方法，每种方法都有其优点和缺点，根据实际情况可选用其中之一或组合使用。