解决等概率随机抽样问题

 本篇讨论蓄水库抽样算法 的 原理及其实现


最近在优快云技术贴区看到一个帖子讨论这个问题:

问题:100个苹果完全随机分给4人,每人可能得0~100个。设计一个随机分配算法。要求:在结果随机(不可预知)基础上每种分配概率均等。如(25,25,25,25),(0,0,0,100)都是分配结果,机率一样

看到下面有大量的讨论,我感觉都不是很对,所以写了这篇那博文,来讨论下这个问题。


下面我们先看看随机抽样问题,理解了这个算法,上述题目也可以解决。

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。所以搜索网站有时候会问这样的问题。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机,必须使每一个数据被抽样出来的概率都一样。

解决方案就是蓄水库抽样(reservoid sampling)。主要思想就是保持一个集合(这个集合中的每个数字出现),作为蓄水池,依次遍历所有数据的时候以一定概率替换这个蓄水池中的数字。

  1. Init : a reservoir with the size: k  
  2.   
  3. for   i= k+1 to N  
  4.        M=random(1, i);  
  5.        if( M < k)  
  6.                SWAP the Mth value and ith value  
  7.  end for  

上面是算法的伪代码实现。 解释一下:程序的开始就是把前k个元素都放到水库中,然后对之后的第i个元素,以 k/i 的概率替换掉这个水库中的某一个元素。

下面来具体证明一下:每个水库中的元素出现概率都是相等的。

【证明】

(1)初始情况。出现在水库中的k个元素的出现概率都是一致的,都是1。这个很显然。

(2)第一步。第一步就是指,处理第k+1个元素的情况。分两种情况:元素全部都没有被替换;其中某个元素被第k+1个元素替换掉。

我们先看情况2:第k+1个元素被选中的概率是k/(k+1)(根据公式k/i),所以这个新元素在水库中出现的概率就一定是k/(k+1)(不管它替换掉哪个元素,反正肯定它是以这个概率出现在水库中)。下面来看水库中剩余的元素出现的概率,也就是1-P(这个元素被替换掉的概率)。水库中任意一个元素被替换掉的概率是:(k/k+1)*(1/k)=1/(k+1),意即首先要第k+1个元素被选中,然后自己在集合的k个元素中被选中。那它出现的概率就是1-1/(k+1)=k/(k+1)。可以看出来,旧元素和新元素出现的概率是相等的。

情况1:当元素全部都没有替换掉的时候,每个元素的出现概率肯定是一样的,这很显然。但具体是多少呢?就是1-P(第k+1个元素被选中)=1-k/(k+1)=1/(k+1)。

(3)归纳法:重复上面的过程,只要证明第i步到第i+1步,所有元素出现的概率是相等的即可。

上面是我从网上找的一段比较好的证明过程。其实简单说就是可能被替换的概率1/k,可能能选到的替换体概率 1/(i+1)*k.然后两个相乘,结果是 1/i+1。所有的都是等概率的。

有了上面这个算法的支持,我们就可以很容易相处上面题目的解法,从上1-100个数中使用上面算法等概率的取出三个数,这三个数会把1-100 分成四分,然后这四分就是我们的分法。

下面是我实现的代码:

  1. #include<iostream>  
  2. #include<time.h>  
  3. #include<stdio.h>  
  4. using namespace std;  
  5.   
  6. const int  N=100;  
  7. const int  pool=3;  
  8.   
  9. void div(void);  
  10. void swap(int *a,int *b);  
  11. int  random(int min, int max);  
  12.   
  13. int main(void)  
  14. {  
  15.     div();  
  16.     system("pause");  
  17.     return 0;  
  18. }  
  19. void div()  
  20. {  
  21.       int  I_rus[N];  
  22.       int  I_cun[pool];  
  23.       //初始化原始资源  
  24.       for(int i=0;i<N;i++)  
  25.           I_rus[i]=1+i;  
  26.       //初始化缓冲池  
  27.       for(int j=0;j<pool;j++)  
  28.           I_cun[j]=1+j;  
  29.       //算法开始  
  30.       for(int k=pool+1;k<N;k++)  
  31.       {  
  32.           int tem=random(1,k);  
  33.           if(tem<pool)  
  34.               swap(I_cun[tem],I_rus[k]);  
  35.       }  
  36.       cout<<I_cun[0]<<endl;  
  37.       cout<<I_cun[1]<<endl;  
  38.       cout<<I_cun[2]<<endl;  
  39.    
  40.   
  41. }  
  42. void swap(int *a,int *b)  
  43. {  
  44.     int tem;  
  45.     tem =*a;  
  46.     *a  =*b;  
  47.     *b  =tem;  
  48. }  
  49. //产生随机数1-i  
  50. int  random(int min, int max)  
  51. {  
  52.     srand( (unsigned)time( NULL ) );  
  53.     return (min+rand() % (max-min+1))-1;  
  54. }  

下面是一次运行结果,使用这三个数把1-100 分成四块就可以产生想要的结果。(我没有做排序)



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