Reservoir sampling 随机算法

最新推荐文章于 2024-08-11 17:40:33 发布
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分类专栏： 算法

https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling


随机算法，维基解释得很到位。


例题：leetcode 382. Linked List Random Node


这也是第一篇博客，以后有时间就自己写写东西吧

蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）
shanhai3000的博客
07-15 642
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
什么是蓄水池抽样（Reservoir Sampling）算法？
Tech in Pieces
12-09 1036
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
蓄水池算法（Reservoir Sampling）
qq_30089175的博客
12-04 473
蓄水池算法（Reservoir Sampling） 2011年10月16日 what 发表评论 阅读评论 问题描述，从N个元素中随机抽取k个元素，使得每个元素被抽取的概率相同，并且事先不知道N的值。 解法： ?View Code JAVA Init : a reservoir with the size： k for i= k+1 to N M=
Reservoir sampling（水塘抽样）
My_Jobs的专栏
09-11 7148
题目1： 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。 对于复杂问题一定要学会归纳总结，即从小例子入手，然后分析，得出结论，然后在证明。不然遇到一个抽象问题，不举例感觉这个问题，直接解还是比较难的。 对于此问题的难处就是数据流的长度未知，如果已知，so easy。现在进行归纳总结： 1）
蓄水池采样算法（Reservoir Sampling）原理，证明和代码
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anshuai_aw1的博客
03-22 1万+
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...
redis内存淘汰策略-------Reservoir Sampling(水库采样)
最新发布
weixin_46290302的博客
08-11 951
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]。
优化随机采样算法：Reservoir Sampling
"Random Sampling for Econometrics - 谷歌首席经济学家Jeffrey Scott Vitter的论文" 这篇论文由谷歌首席经济学家Jeffrey Scott Vitter撰写，主要关注的是在经济学领域中的随机抽样方法，特别是针对大数据集的无放...
蓄水池抽样算法 (Reservoir Sampling Algorithm)
Astolfo
01-10 533
在一个给定长度的数组中随机等概率抽取一个数据很容易，但如果面对的是长度未知的海量数据流呢？蓄水池采样(Reservoir Sampling)算法就是来解决这个问题的, 它在分析一些大数据集的时候非常有用。 基本概念 细看后，我们可以对其进行扩展，假如从未知或者很大样本空间随机地取k个数？ 　　类比下即可得到答案，即先把前k个数放入蓄水池，对第k+1，我们以
【算法】蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）
BIG BOSS的博客
12-30 627
转载链接蓄水池抽样算法 简单理解： 算法思路大致如下： 如果接收的数据量小于m，则依次放入蓄水池。 当接收到第i个数据时，i >= m，在[0, i]范围内取以随机数d，若d的落在[0, m-1]范围内，则用接收到的第i个数据替换蓄水池中的第d个数据。 重复步骤2。 算法的精妙之处在于：当处理完所有的数据时，蓄水池中的每个数据都是以m/N的概率获得的。 下面用白话文推导验证该算法。假设数据...
蓄水池抽样算法(reservoir sampling)
Wdradon的博客
04-25 3491
> 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。
Reservoir Sampling 蓄水池抽样算法，经典抽样
weixin_34192993的博客
10-28 258
随机读取数据，如何保证真随机是不可能的，因为计算机的随机函数是伪随机的。 但是在不考虑计算机随机函数的情况下，如何保证数据的随机采样呢？ 1.系统提供的shuffle函数 　　C++/Java都提供有shuffle函数，可以对容器内部的数据打乱，保持随机排序。 　　C++： 1 template <class RandomAccessIterator, class URNG&g...
蓄水池采样算法（Reservoir Sampling）
wuzqChom的博客
03-13 922
问题描述 假定有一个元素个数未知的数据流，要求随机其中的选择kkk个元素，且保证每个元素选中的概率相等。 方案 先将前kkk个数取出来放入结果集中，然后从第k+1k+1k+1个数开始遍历。假设遍历到第iii个数，以 ki\frac{k}{i}ik​的概率替换掉蓄水池中的某个元素即可。 ​ 证明 不失一般性，我们假设数据流共有n个元素。 当i<=ki<=ki<=k时，所有元素直接保留，所以第i个元素进入过蓄水池的概率为1。 当i=k+1i=k+1i=k+1时，需要执行替换操作，对于在蓄水池
亚线性算法-水库抽样(Reservoir Sampling)算法
zhangvalue的博客
11-18 1365
空间亚线性算法：由于大数据算法中涉及到的数据是海量的，数据难以放入内存计算，所以一种常用的处理办法是不对全部数据进行计算，而只向内存里放入小部分数据，仅使用内存中的小部分数据，就可以得到一个有质量保证的结果。 数据流算法：是指数据源源不断地到来，根据到来的数据返回相应的部分结果。适用于两种情况：第一、数据量非常大仅能扫描一次时，可以把数据看成数据流，把扫描看成数据到来。第二、数据更新非常快，不能...
水塘抽样算法（Reservoir Sampling Algorithm)
博客
04-25 3072
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/
reservoir_sampling
Gamma Liu
04-03 340
Reservoir Sampling 蓄水池抽样1.问题描述从包含n个元素的列表L（比如链表、输入流等）中随机选取k个样本。 - 其中n是一个很大或者未知的数量，也不能把n个元素都放到内存中，所以无法提前知道n。 - k个样本要随机选取。 - 只能遍历一次链表。2.解决方案1）分析问题 k个样本要随机选取。一种可行的随机方案是n个元素中每个元素被选取的概率都相等，所以每个样本被选中的概率 =
Reservoir sampling algorithm--蓄水池抽样算法的理解
weixin_51659315的博客
01-02 592
算法会从数据流中随机选择 3 个元素，保证每个元素被选中的概率相等。蓄水池抽样是一种经典的随机抽样算法，主要用于从一个数据流中等概率地随机抽取 k 个元素。这个算法的主要思想是在遍历数据流的过程中，以递增的概率选择元素，并在遇到新元素时以一定的概率替换已选取的元素。这样，当遍历完整个数据流时，每个元素被选入蓄水池的概率都是 k/n（其中 n 是数据流中的元素总数），即保证了每个元素被选取的概率相等。对于第 i 个元素（i > k），以 k/i 的概率选择该元素并替换蓄水池中的一个已选元素。
蓄水池采样算法的python实现_【算法34】蓄水池抽样算法 (Reservoir Sampling Algorithm)...
weixin_34751996的博客
12-24 299
蓄水池抽样算法简介蓄水池抽样算法随机算法的一种，用来从 N 个样本中随机选择 K 个样本，其中 N 非常大(以至于 N 个样本不能同时放入内存)或者 N 是一个未知数。其时间复杂度为 O(N),包含下列步骤 (假设有一维数组 S, 长度未知，需要从中随机选择 k 个元素, 数组下标从 1 开始), 伪代码如下:1 array R[k]; //result2 integer i, j;34 /...
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