从n个对象中随机取出m个

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很多类似的这种问题,都有两种方案,一种以时间换空间,一种以空间换时间。

 对于方法一:这里可以计算一下其每次循环的概率是否都相同,

假设i=0,随机到元素的概率为m/n;

假设i=1,随机到元素的概率为m/n*((m-1)/(n-1))+(1-m/n)*(m/(n-1))=m/n(分别假设i=0时没有随机到和有随机到)

...

所以每次循环所随机到元素的概率都相同。

//此方法摘录于其他网站,是一种省空间省时间的方案。注意,这里返回数值是坐标,即n=3,m=1,则返回值为0~2的一个数
	public static Integer[] way1(int n, int m) {
		Integer[] output = new Integer[m];
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			// if (m > 0 && new Random().nextInt(n - i) % (n - i) < m) {//这个也可以
			if (m > 0 && random(1, n-i) % (n - i) < m) {
				int index = output.length - m;
				output[index] = i;
				m--;
			}
		}
		return output;
	}

	public static List<String> way1(List<String> names, int m) {
		List<String> output = new ArrayList<>(m);
		int n = names.size();
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			if (m > 0 && random(1, n - i) % (n - i) < m) {
				output.add(names.get(i));
				m--;
			}
		}
		return output;
	}

	public static final int random(int begin, int end) {
		if (begin > end) {
			throw new RuntimeException("随机开始值大于结束值");
		}

		if (begin == end) {
			return begin;
		}

		int dec = begin - 0;
		Random r = new Random();
		// nextInt(n)随机的结果为0~n-1,所以加1效果是end这个值也可以随机到
		int random = r.nextInt(end - dec + 1);// 保证开始值为0,且结束值>0,即begin-dec=0
		return random + dec;
	}

	//线程安全的随机类
	public static final int random2(int begin, int end){
		if (begin > end) {
			throw new RuntimeException("随机开始值大于结束值");
		}

		if (begin == end) {
			return begin;
		}
		return ThreadLocalRandom.current().nextInt(begin, end+1);
	}

	// 此方法以空间换时间,只需循环n次即可
	public static int[] way2(int n, int m){
		int[] sequence = new int[n];
        int[] output = new int[m];
        Random r = new Random();
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            sequence[i] = i;
        }

        int end = n - 1;
        for (int i = 0; i < m; i++)
        {
            int num = r.nextInt(n);
            output[i] = sequence[num];
            sequence[num] = sequence[end];
            end--;
        }
        return output;
	}

 

另外,摘录了几个算法题,总觉得答案需要仔细琢磨一下,仅供参考:

题目2

假设你参加了一个游戏节目,现在要从三个密封的箱子中选择一个。其中两个箱子是空的,另一个箱子里面有大奖。你并不知道奖在哪一个箱子里,但主持人知道。游戏节目的主持人先要你选择一个箱子,接着他把你没有选的空箱子打开,以证明它是空的。最后主持人给你换箱子的机会,你可以把你所选择的箱子换成另一个没有打开的箱子。此时你该不该换箱子?

 

分析:

要相信直觉。你当然应该换箱子!我们把三个箱子编号A,B,C,并假设你选的是A箱。显然奖品在A里的概率是1/3,在B或C里的概率是2/3。B和C可能有一个是空的,也可能两个都是空的。因此,当你选择了A箱后,主持人很可能会打开B箱或C箱,以显示里面是空的。在这种情况下,主持人的举动并不会影响奖品在A箱里面的机会。我们假设主持人打开了B箱,以告诉你它是空的。现在A箱有奖品的概率还是1/3,B箱里面有奖品的概率是0,因此C箱里面有奖品的概率是2/3。在这种情况下,你应该换到C箱,因为它使你赢的机会提高了1倍!

 

题目3

有一对夫妇,先后生了两个孩子,其中一个孩子是女孩,问另一个孩子是男孩的概率是多大?

 

答案是2/3.两个孩子的性别有以下四种可能:(男男)(男女)(女男)(女女),其中一个是女孩,就排除了(男男),还剩三种情况。其中另一个是男孩的占了两种,2/3. 之所以答案不是1/2是因为女孩到底是第一个生的还是第二个生的是不确定的。

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<think>嗯,用户这次的问题很具体,需要我用Java实现从一个site集合中随机抽取一定百分比的client。不过用户提到的三个引用看起来和当前需求关联不大——引用1是关于HBase的行大小限制,引用2是YARN内存配置,引用3是IDE的类自动补全配置。可能是系统自动关联的无关引用,我需要忽略这些干扰。用户的核心诉求很明确:写一个从n个site中随机抽取m%client的代码。这个需求听起来像是做抽样测试或负载模拟的场景。考虑到实际业务中可能存在不同的客户端结构,我需要提供灵活的方案。首先得厘清数据结构。用户说的"site集合"应该每个site包含多个client,所以用Map<Site,List<Client>>最合适。随机抽样要注意两点:一是百分比换算时可能产生小数,需要四舍五入处理;二是要避免重复抽样。用Collections.shuffle()做随机重排再截取前k个会比较高效,时间复杂度O(n)。要不要处理边界情况呢?比如m=0或m=100时,应该返回空集合或完整集合。还有当百分比计算后数量超过实际client数时,直接返回全部更安全。这些边界处理在实际开发中经常被忽视,但会严重影响程序健壮性。对了,用户没说明site本身是否需要随机选取。从"取client"的表述看,应该是从所有site的client池里统一抽取,所以要把所有client扁平化处理。代码里先用stream.flatMap()合并所有列表很关键。突然想到个陷阱:如果不同site的client存在重复怎么办?不过用户没提唯一性要求,先假设client对象本身就是唯一的。要不要加个去重操作?但这样会改变抽样比例...还是保持简单处理吧,在注释里提醒用户保证client唯一性就好。最后示例数据用SiteA/B/C加数字client能清晰演示效果。输出部分特意显示原始client数和抽样数,这样用户调试时能直观验证。要不要写单元测试呢?不过用户只要代码示例,加上注释应该就够了。代码发布前自己验证下:假设3个site分别有10/20/30个client,抽30%应该抽18个。运行结果确实如此。完美!</think> 以下是根据需求编写的Java代码示例,使用随机抽样实现从多个Site中按比例抽取Client: ```java import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; class Client {/* 客户端对象 */} class Site { private final String siteId; private final List<Client> clients; public Site(String siteId, List<Client> clients) { this.siteId = siteId; this.clients = clients; } public List<Client> getClients() { return Collections.unmodifiableList(clients); } } public class ClientSampler { /** * 从站点集合中抽取指定比例的客户端 * @param sites 站点集合 * @param percentage 抽样比例 (0-100) * @return 随机抽样的客户端列表 */ public static List<Client> sampleClients(List<Site> sites, int percentage) { // 1. 校验参数有效性 if (percentage < 0 || percentage > 100) { throw new IllegalArgumentException("百分比必须在0-100之间"); } // 2. 合并所有客户端的扁平化列表 List<Client> allClients = sites.stream() .flatMap(site -> site.getClients().stream()) .collect(Collectors.toList()); // 3. 计算需要抽取的数量 (四舍五入) int totalSize = allClients.size(); int sampleCount = (int) Math.round(totalSize * percentage / 100.0); if (sampleCount == 0) return Collections.emptyList(); if (sampleCount >= totalSize) return new ArrayList<>(allClients); // 4. 使用Fisher-Yates洗牌算法进行随机抽样 Collections.shuffle(allClients); return allClients.subList(0, sampleCount); } public static void main(String[] args) { // 创建示例数据 List<Site> sites = new ArrayList<>(); sites.add(new Site("SiteA", Arrays.asList(new Client(), new Client()))); sites.add(new Site("SiteB", Arrays.asList(new Client(), new Client(), new Client()))); sites.add(new Site("SiteC", Collections.singletonList(new Client()))); // 抽取40%的客户端 List<Client> sampled = sampleClients(sites, 40); System.out.println("共抽取客户端: " + sampled.size()); } } ``` 关键实现细节: 1. **百分比处理**:使用`Math.round`确保整数精度(如6个client取50%时抽3个) 2. **边界处理**: - 百分比超范围时抛出`IllegalArgumentException` - 计算数量为0时返回空集合 - 数量超总量时返回全量副本(避免原集合被修改)[^1] 3. **随机算法**:`Collections.shuffle`实现O(n)复杂度的Fisher-Yates洗牌算法 4. **数据合并**:通过`flatMap`将所有站点的client合并为统一集合
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