蓄水池随机抽样算法

最新推荐文章于 2020-04-08 11:58:04 发布
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蓄水池算法适用于在数据长度未知或内存有限的情况下，等概率抽取样本。该算法保证了在处理大数据集时的效率，并确保每个元素有k/n的概率被选中。算法的核心在于随机数生成和替换过程，通过伪代码展示了如何在数据流中按需选取样本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

蓄水池算法在实际应用中比较常见，比如在一次抽奖活动中，在不知道总人数的情况下，每进来一个人都打上编号（1~n，共n个人），我们需要等概率抽取k个获奖人员，如何保证等概率？

在已知长度的数组中随机等概率抽取k个数据很容易，但如果长度未知呢？事先计算一次长度？如果内存不够呢？数据量非常大呢？蓄水池采样(Reservoir Sampling)算法就是来解决这类问题的, 它在分析一些大数据集的时候会非常有效。

问题已经清楚了，那接下来我们该如何切入这类问题呢？

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JAVA学习-蓄水池抽样算法
qq_48772498的博客
01-16 1054
生活中无时不刻都在发生着随机事件，我们并不能改变它的随机性，但是我们可以尝试利用它的概率去做更多有意义的事情。比如有一个高 10 米的蓄水池，我们需要对随机一个 1 米的水层进行抽样，这时候很多人都会想到直接生成一个 (0, 10] 的随机数就可以解决，那么要是把高 10 米的条件去掉呢？这显然就不是一个随机数就能解决的了，这时候就得轮到今天的主角——蓄水池抽样算法登场了。 蓄水池抽样算法是一种不用知道蓄水池深度就可以达到抽样效果的算法，他的核心在于按每一层循序依次进行抽样，不同层的抽样计算如下： 如果
蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）
shanhai3000的博客
07-15 648
蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）问题描述问题分析代码实现数学证明 问题描述 给定一个数据流，数据流长度N很大，且长度不可预知。问如何在仅遍历一次数据的情况下，如何等概率 抽取m个样本。 问题分析 首先明确概念：等概率抽样是一种抽样方法，是指总体中的每个个体被抽中的概率相等。 关键点： N很大且不可预知，故无法一次性读入内存； 抽样的时间复杂度为O(N)； m个样本，每个样本被选取的概率为m/n； 代码实现 int[] reservoir = new int[m];//reservo
蓄水池算法leetcode-randomized-algorithm:随机算法
06-30
蓄水池算法leetcode 固定范围采样 输入大小为 n 个项目 获取 0 到 n -1 之间的随机数 根据输入返回项目[索引] 油藏取样 概括 n项的流 n不知道提前 每个项目结果的概率相等 算法 水库采样算法旨在从未知大小的总体中采样 k 个元素。 算法 R 变体 # S has items to sample, R will contain the result def ReservoirSample(S[1..n], R[1..k]) # fill the reservoir array for i := 1 to k R[i] := S[i] # replace elements with gradually decreasing probability for i := k+1 to n # randomInteger(a, b) generates a uniform integer from the inclusive range {a, ..., b} *) j := randomInteger(1, i) if j <= k R[j] := S[i] 我们总结算法的
随机抽样-蓄水池算法
xaiojiang的专栏
08-24 398
问题定义可以简化如下：在不知道文件总行数的情况下，如何从文件中随机的抽取一行？ 首先想到的是我们做过类似的题目吗?当然，在知道文件行数的情况下，我们可以很容易的用C运行库的rand函数随机的获得一个行数，从而随机的取出一行，但是，当前的情况是不知道行数，这样如何求呢？我们需要一个概念来帮助我们做出猜想，来使得对每一行取出的概率相等，也即随机。这个概念即蓄水池抽样（Reservoir Samp
链表中随机取出k个数 - 蓄水池抽样
行风
07-24 2253
1. From: http://stackoverflow.com/questions/48087/select-a-random-n-elements-from-listt-in-c-sharp/48089#48089 Question: I need a quick algorithm to select a random 5 elements from a generic list.
蓄水池抽样算法
10-22 680
Reservoir Sampling 蓄水池抽样海量数据不知道总数只能遍历一次随机抽样问题 2011年06月24日 星期五 下午 01:10 问题起源于编程珠玑Column 12中的题目10，其描述如下：    How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequen
算法领域蓄水池抽样算法解析：数据流随机采样方法及其概率计算详解
最新发布
05-29
内容概要：蓄水池抽样算法是一种用于从大量数据流中随机抽取固定数量样本的有效算法。该算法的核心思想是：当遇到第i个元素时，以一定的概率决定是否用该元素替换当前样本集中的某个元素。具体来说，在遍历数据流的...
蓄水池抽样问题（随机抽样问题）
yinjunshishui的专栏
11-09 2940
问题描述：要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。 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；但又要保持随机性，于是有了这个问题。 这里的核心问题就是“随机”，怎么才能是随机的抽取元素呢？我们设想，买彩票的时候，由于所有彩票的中奖概率都是一样的，所以我们才是“随机的”买彩票。那么要使抽取数据也随
蓄水池算法（随机取数）
QAQ
04-08 776
蓄水池算法 情景： 给一堆数（不知道个数，就是不能随机一个下标取数），从中选择一个数，要求每个数的概率为1/n1/n1/n。 算法： 对于第iii个数，有1/i1/i1/i的概率替换最终答案。此时每个数，设第m个数，其作为最终答案的概率P为： 选这个数，且后面所有数都不选。得出每个数的概率为1/n1/n1/n。 扩展 情景： 给一堆数（不知道个数，就是不能随机一个下标取数），从中选择K个数，要...
【算法】蓄水池抽样
maershii
11-25 296
例题：有一个机器按自然数序列的方式吐出球，1号球，2号球......。现有一个袋子，袋子里最多只能装下k个球，并且除袋子以外没有更多的空间，球扔掉不能放回。设计一种选择方式，使得当机器吐出第N号球时，袋子中的球数是k个，同时可以保证从1号球到N号球中的每一个被选中进袋子的概率都是k/N。 具体例子： 有一个只能装下10个球的袋子: 当吐出100个球时，袋子里有10个球，且1~100号球中每个...
蓄水池抽样算法实现等概率抽样
02-19
好的，我需要给用户介绍蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling），并解释如何实现等概率抽样。用户可能已经了解了一些抽样方法，但想深入了解这个特定算法的原理和应用。 首先，我应该回顾蓄水池抽样算法的基本概念。...
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