随机算法之—结果集中随机取出N个结果

本文介绍了一种高效的随机算法,用于从大数据集中抽取固定数量的结果。通过示例代码展示了如何使用C++实现这一算法,并通过多次运行验证了其正确性和效率。

随机算法在互联网产品中随处可见,验证码就是其中一种,还有很多随机出结果的场景,数据挖掘的随机抽样等等

而其中非常常见的一种就是在一个大的结果集中随机高效抽取N个结果下面是自己实现的,在工程中使用的随机取N个结果的随机算法

#include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<vector>
using namespace std;
template<class T>
void rand_n(vector<T>& src, int rand_count, vector<T>& rand_n_vec)
{
   size_t len = src.size();
   if(rand_count >= len)
   {
       rand_n_vec = src;
       return;
   }
   
   for(size_t i = 0; i < rand_count; i++)
   {
       size_t j = rand() % len;
       T tmp = src[i];
       src[i] = src[j];
       src[j] = tmp;
   }

   rand_n_vec.clear();
   rand_n_vec.reserve(rand_count);
   for(size_t i = 0; i < rand_count; i++)
   {
      rand_n_vec.push_back(src[i]);
   }
}   


int main()
{
    srand(time(NULL));
    vector<int> a;
    vector<int> b;
    for(int i = 0;i < 10; i++)
        a.push_back(i);
    for(int i = 0; i < 10; i++)
    {
        rand_n(a, 2, b);
        for(int j = 0; j < b.size(); j++)
            cout<<b[j]<<' ';
        cout<<endl;
    }
}


C++中,如果你需要从给定的n个数据中随机选取k个数据并遍历所有可能的选择组合,可以使用组合数学中的“组合”公式(也称为二项式系数),表示为`C(n, k)`。这个公式给出了从n个不同元素中选择k个元素的方式总数。 但是,直接生成所有的组合可能会非常耗时,特别是当n和k都很大时,因为组合数会迅速增长。因此,实际操作中通常使用回溯算法(backtracking)或者迭代加深搜索等动态规划策略来生成所有可能的k个元素的子集。 这里是一个简单的示例,展示如何使用回溯算法实现: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> void permute(int start, std::vector<int>& nums, int n, int k) { if (k == 0) { for (int num : nums) { std::cout << num << " "; } std::cout << "\n"; } else { // 使用范围基础for循环来避免重复处理元素 for (int i = start; i <= n - k + 1; ++i) { std::swap(nums[start], nums[i]); permute(start + 1, nums, n, k - 1); // 递归地尝试剩余的元素 std::swap(nums[start], nums[i]); // 撤销当前选择,以便尝试其他元素 } } } // 主函数 int main() { int n = 10; int k = 3; std::vector<int> nums(n); // 初始化nums... permute(0, nums, n, k); return 0; } ``` 在这个例子中,`permute` 函数会生成所有可能的k个元素子集,并打印出来。它首先检查是否已经选择了所有k个元素(k==0),如果是,则打印出结果。如果还没有选够k个元素,就尝试将每个未选择的元素加入到子集中,并对剩余元素递归调用`permute`。 注意:由于这是随机抽样,所以每次运行程序的结果都会不同。如果你想确保覆盖所有可能的情况,你需要多次运行程序。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值