Reservoir Sampling

最新推荐文章于 2024-08-26 10:54:29 发布
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博客提及了蓄水池算法，这是信息技术领域的一种算法。
蓄水池算法~~~
面试题80：海量数据等概论抽样（蓄水池问题）
tianya_team
04-13 2114
题目： 从N个元素中随机抽取K个元素，N的个数不确定，要求保证每个数字被抽中的概率相等。 解读： 这种应用的场景一般是数据流的情况下，由于数据只能被读取一次，而且数据量很大，并不能全部保存，因此数据量N是无法在抽样开始时确定的；但又要保证概率相等。 解决： 解决方案就是蓄水池抽样。主要思想就是保持一个集合（这个集合最终的数字就是被抽中的数字）。依次遍历所有数据的时候以一定的概率替换掉这个
redis内存淘汰策略-------Reservoir Sampling(水库采样)
weixin_46290302的博客
08-11 1043
水库采样法（Reservoir Sampling）是一种在处理大规模数据流或未知大小的数据集合时，用于从中随机抽取固定数量样本的算法。它特别适用于数据流场景，因为在数据流开始之前并不知道其总量。核心思想水库采样的核心思想是在处理一个可能无限大的数据流时，从中抽取固定数量的样本，使得每个数据元素被选中的概率是相同的。操作步骤初始化：创建一个大小为k的“水库”数组，并将前k个元素直接存入水库。替换阶段对于每一个新的元素（假设这是第n个元素），生成一个随机数r，该随机数的范围是[0, n-1]。
蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）
最新发布
xiaoyu❅的博客
08-26 2031
总的来说，蓄水池抽样算法是一种非常实用的随机抽样技术，尤其适用于资源受限和数据量大的场景。尽管存在一些局限性，但它的优点通常远远超过其缺点，使其成为处理大规模数据集时的一个很好的选择。
水塘抽样算法（Reservoir Sampling Algorithm)
博客
04-25 3160
文章目录应用场景算法步骤算法原理代码实现 应用场景 主要用于解决大数据流中的随机抽样问题，即：当内存有限，数据长度很大，甚至未知，那么如何从中随机选取k个数据，并且要求是等概率。 算法步骤 水塘抽样的步骤是，只遍历一次，每次都考虑一个问题：当前元素是否被选中，选中后替换之前选中的哪一个元素。 采样过程： step1：首先将前k个元素全部选取。 step2：对于第i个元素(i>k)，以概率k/i来决定是否保留该元素，如果保留该元素的话，则随机丢弃掉原有的k个元素中的一个(即原来某个元素被丢掉的概率是1/
蓄水池取样(Reservoir sampling)
console_log的博客
05-19 668
Reservoir samplingis a family ofrandomized algorithmsfor choosing asimple random sample, without replacement, ofkitems from a population of unknown sizenin a single pass over the items. The size of the populationnis not known to the algorithm and...
蓄水池采样算法（Reservoir Sampling）原理，证明和代码
热门推荐
anshuai_aw1的博客
03-22 2万+
有一个在大数据下很现实的例子： “给出一个数据流，这个数据流的长度很大或者未知。并且对该数据流中数据只能访问一次。请写出一个随机选择算法，使得数据流中所有数据被选中的概率相等。” 解决这个问题既需要算法设计，又需要一些概率论知识，因此对于大多数人，起码包括我，这不是一个立刻就能想出答案的问题。 解决这个问题的算法叫蓄水池采样（Reservoir Sampling）算法。本篇博客介绍该算法的原理、证...
蓄水池抽样算法(reservoir sampling)
Wdradon的博客
04-25 3588
> 场景：在**长度未知**的数据流中，**等概率**地采样一定数量的数据。即，数据量N未知，若要求采样k个数据，采样概率保证$\frac{k}{N}$。 > > 要求：只遍历一遍数据，空间复杂度：$O(N)$。 > > 内容提要：算法主要思想、证明、LeetCode真题、Java源码。
什么是蓄水池抽样（Reservoir Sampling）算法？
Tech in Pieces
12-09 1189
首先 我们要知道这种算法到底是干嘛的？ 它通常用于解决大数据流中的数据的随机抽样问题。进一步简化来说 当内存无法加载全部数据的时候 如何从包含位置大小的数据流中随机选取K个数据，并且要保证每个数据被抽取到的概率相等。 首先，针对不同的K 我们需要有不同的策略： 当K=1的时候 我们需要保证 假设数据流含有N个数 每个数被抽到的概率应该为1/N 应该这样做： 数据流中第i个数被保留的概率为 1/i 。只要采取这种策略，只需要遍历一遍数据流就可以得到采样值，并且保证所有数被选取的概率均为 1/N 。 为什么这种
Reservoir sampling
Phantomape的博客
12-11 470
Reservoir sampling
图解连续学习中的蓄水池抽样算法(The Illustrated Reservoir sampling)
等待戈多的博客
08-26 2001
近期在看连续学习中有关于Replay Method的文章时，在对数据流的采样中，reservoir sampling方法出现了很多次。本文将对该方法进行梳理，
reservoir sampling
04-06
“蓄水池抽样”（reservoir sampling）是一种随机抽样的方法，应用于需要在不知道数据总量的情况下从数据流中抽取指定数量的数据样本的情况。这种方法可以通过不依赖于先前观察到的数据而从无限或非常大的数据流中...
【Algorithm】 Reservoir Sampling & Shuffle an Array
Steven Li's Zone
04-12 423
Reservoir Sampling Example Question: Randomly choosingksamples from a list ofnitems,wherenis either a very large or unknown number. Typicallynis large enough that the list doesn’t fit in...
快速寻找满足条件的两个数
Fivesplus的专栏
05-19 709
快速找出一个数组中的两个数字 让这两个数字之和等于一个给定的数字（假设这个数组中肯定存在这样一组或以上的数 方法一： 穷举法： for(int i=0;i<n;i++) { for(int j=i;j<n;j++) { if (a[i]+a[j]==m) cout<<a[i]<<' '<<a[j]<<endl; } } 算法时间复杂度为O（N*N）
扑克牌的顺子
Fivesplus的专栏
06-16 640
题目：从扑克牌中随机抽5张牌 判断是不是一个顺子 即这5张牌是不是连续的 2-10为数字本身 A为1 J为11 Q为12 K为13 而大小王可以看成任意数字 思路：可以把5张牌看成由5个数字组成的数组 大小王是特殊的数字 不妨把它定义为0  接下来就是怎么判断这5个数字是否连续 可以用排序的方法 由于0可以当做是任意数字 可以用0去补满数组中的孔雀 如果排序后的数组不是连续
一摞烙饼的排序
Fivesplus的专栏
05-30 595
假设有n块大小不一的烙饼 那最少要翻几次 才能达到最后大小有序的结果？ 为了把最大的烙饼摆在最下面 先把最上面的烙饼和最大的烙饼之间的烙饼翻转 这样最大的烙饼就在最上面了 接着 把所有烙饼翻转 最大的烙饼就摆在了最下面 之后我们队上面n-1、n-2个饼重复这个过程 两次翻转就可以把最大的烙饼翻转到最下面 最多需要把上面的n-1个烙饼一次翻转两次 因此 最多需要2（n-1)次翻
求1+2+...+n
Fivesplus的专栏
06-16 557
题目：求1+2+。。+n 要求不能使用乘除法 for while if else switch case等关键字及条件判断语句 （A?B：C) 思路1： 定义一个类型 接着创建n个该类型的实例 那么这个类型的构造函数将确定会被调用n次 将累加相关的代码放到构造函数中 #include using namespace std; class Temp { private:
斐波那契数列
Fivesplus的专栏
06-09 513
题目：写一个函数 输入n 求斐波那契数列的第n项 斐波那契数列定义如下：  f(n)=0   n=0 f(n)=1    n=1 f(n)=f(n-1)+f(n-2) n>1
合并两个排序的链表
Fivesplus的专栏
06-10 499
题目：输入两个递增排序的链表 合并这两个链表并使心里暗标中的结点仍然是按照递增的排序  链表结点的定义如下： struct ListNode { int m_nValue; ListNode *m_pNext; }; #include using namespace std; struct ListNode { int m_nValue; ListNode *
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