基于优先级随机概率解决当前任务

众所周知，在选择午饭吃什么这道题上——无论是午休时与同事共进午餐亦或是朋友聚餐——都堪称人生终极问题一般的存在难度之高难以解答……最催人泪下的回答"随便"~~更是难住了多少年轻男女——也引发了无数人的悲伤与遗憾……最近公司几个程序员朋友在讨论这个话题时提到了这个问题——作为程序猿决定编写一个采用'随便'策略的随机程序来应对这一世界性难题。

最基本的方法就是：列举附近可去的餐馆并将其放入一个列表中,随后随机选取其中一家餐馆进行访问。

这种做法显而易见不具吸引力，在此情况下由于每个餐厅被选中的机会均等, 然而由于我们的理性选择和偏好, 这样的结果并不令人满意. 同事Y建议将那些更具吸引力的餐厅复制并增加其数量, 放入数组中以提高它们被选中的几率. 虽然这一简单的方法确实可行且足够实用, 但它未能满足我们对于方案设计中追求完美逻辑的要求.

我认为需要将扩散至一般情形并具体化为精确至小数点后一位地设定每个餐馆的优先级数值（数值越大越易被选中）。各餐馆优先级数值之间的比率反映了它们被选中几率的比例。想到了在大学期间所学的概率方法，在这种情况下我们可以利用概率累积函数来实现这一目标。

设有三个餐馆A,B,C分别赋予其优先级值为3,2,1；由此可得各餐馆被选中的概率分别为p(A)=0.5,p(B)=0.33,p(C)=0.17；累积概率函数定义为：P(A)等于其单个事件发