Python编程：实现蓄水池抽样算法 - 附完整代码

最新推荐文章于 2024-11-18 23:12:26 发布

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本文介绍了蓄水池抽样算法及其在Python中的实现，该算法常用于大数据和流数据处理中的随机抽样。通过提供的完整代码示例，展示了如何从数据流中抽取固定大小的随机样本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python编程：实现蓄水池抽样算法 - 附完整代码

蓄水池抽样算法是一种用于随机抽取固定大小样本的算法，该算法最初应用于从恒星数据库中随机抽取天文数据。随着时间的推移，该算法在计算机科学领域中的应用越来越广泛，尤其是在大数据处理和流数据处理中。Python中可以很方便地实现蓄水池抽样算法，下面给出完整的源代码。

import random

def reservoir_sampling(stream, k):
    """
    蓄水池抽样算法
    :param stream: 流数据
    :param k: 抽样大小
    :return: 抽样结果
    """
    reservoir = []

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Python实现蓄水池抽样算法

BUG？不存在的！

05-27

287

stream参数指的是数据流，可以是列表、文件等，返回值为随机抽取的k条数据。接下来，我们以包含10万个元素的列表作为数据流，随机抽取其中的100条数据为例进行演示。蓄水池抽样是一种经典的概率抽样算法，能够在不知道数据总量的情况下从大量数据中随机抽取k个数据。本文将详细介绍如何使用Python实现蓄水池抽样算法，并附带完整的源代码。蓄水池抽样算法核心思想是对于很大数量的数据，如何从其中等概率的随机抽取k个数据，同时使得每个数据都有相同的机会被抽中。Python实现蓄水池抽样算法。

python实现蓄水池抽样算法 (附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

12-02

301

python实现蓄水池抽样算法 (附完整源码)

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蓄水池采样算法的python实现_蓄水池抽样及实现

weixin_33992214的博客

12-24

595

蓄水池抽样(Reservoir Sampling)是一个很有趣的问题，它能够在o(n)时间内对n个数据进行等概率随机抽取，例如：从1000个数据中等概率随机抽取出100个。另外，如果数据集合的量特别大或者还在增长(相当于未知数据集合总量)，该算法依然可以等概率抽样。说蓄水池抽样之前，先说一下等概率随机抽取问题，等概率随机抽取是一个很有用的东西，因为在很多情况下，尤其是搞模式识别时，需要这个东西。比...

python随机抽号_用Python写算法 | 蓄水池算法实现随机抽样

weixin_39751327的博客

11-24

201

现在有一组数，不知道这组数的总量有多少，请描述一种算法能够在这组数据中随机抽取k个数，使得每个数被取出来的概率相等。如果这组数有n个，那么每个数字取到的概率就是k/n，但是这个问题的难点在于不知道这组数的总数，也就是不知道n，那么该怎么计算每个数取到的概率呢？蓄水池算法游泳池（蓄水池）大家都不陌生，有些游泳池中的水是活的，有入水管也有出水管，那么和泳池体积相当的水流过之后，是不是泳池中所有的水都会...

蓄水池采样算法的python实现_蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

weixin_39622562的博客

12-24

586

蓄水池抽样算法(Reservoir Sampling)许多年以后，当听说蓄水池抽样算法时，邱simple将会想起，那个小学数学老师带他做“小明对水池边加水边放水，求何时能加满水”应用题的下午。一、问题我是在一次失败的面试经历中听说蓄水池算法的。之后上网搜了搜，知道是一个数据抽样算法，寥寥几行，却暗藏玄机。主要用来解决如下问题。给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请...

蓄水池采样算法的python实现_常用算法-蓄水池抽样算法

weixin_31884015的博客

01-14

701

Leetcode上遇到一道题，题目是这样的：这道题的关键是链表的长度不知道，但是要使随机返回每个元素的概率相等，这一下就难倒我了，如果知道链表的长度k，从0到k中随机选择一个整数就好了呀，可现在不知道长度k的值。不过没关系，蓄水池抽样算法给了我们在不知道长度的情况下，等概率随机抽样的方法。假设我们要从一大堆元素中选择k个元素，不知道多少，反正很多很多。使用蓄水池抽样算法的具体的思路是：先初始化一个...

蓄水池算法leetcode-leetcode-cn.go:leetcode-cn.go

06-30

蓄水池算法 leetcode leetcode-cn.go 数组 267 动态规划 213 数学 190 字符串 187 树 155 深度优先搜索 132 哈希表 132 二分查找 92 贪心算法 78 广度优先搜索 74 双指针 ...分治算法 ...蓄水池抽样 2

Python蓄水池算法详解与应用案例

m0_72958694的博客

11-18

1162

蓄水池算法（Reservoir Sampling）是一种用于处理大规模数据流的随机抽样算法。该算法能够在不知道数据流大小的情况下，从数据流中均匀随机地抽取固定大小的样本。每个元素被选中的概率相等，保证了抽样的公平性。

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

300

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 /...

用Python写算法 | 蓄水池算法实现随机抽样

weixin_34071713的博客

08-06

363

现在有一组数，不知道这组数的总量有多少，请描述一种算法能够在这组数据中随机抽取k个数，使得每个数被取出来的概率相等。如果这组数有n个，那么每个数字取到的概率就是k/n，但是这个问题的难点在于不知道这组数的总数，也就是不知道n，那么该怎么计算每个数取到的概率呢？ 蓄水池算法游泳池（蓄水池）大家都不陌生，有些游泳池中的水是活的，有入水管也有出水管，那么和泳池体积相当的水流过之后，是不是泳池中所...

os-fast-reservoir:快速近似水库采样的Python实现

05-08

os-fast-reservoir 快速近似水库采样的Python实现。安装 $ pip install os-fast-reservoir 用法原料药 from os_fast_reservoir import ReservoirSampling rs = ReservoirSampling(100) for i in range(1000): rs.sample(i) for i in rs: print i 命令行 $ os-fast-reservoir -h usage: os-fast-reservoir [-h] [-v] [-f FILES [FILES ...]] -n NUM Reservoir sample tool. optional arguments: -h, --help

水塘抽样的原理及python实现

01-20

同步更新于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889958 最近在做整理，偶尔看到公众号的一篇关于随机抽样的分享，这个算法面试中经常会问到，特此总结一下。网上关于这块解释并不清晰，主要参考如下，个人感觉写的比他更通俗易懂，哈哈。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/107793995 解决什么问题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核心水塘抽样的核心是，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。知

蓄水池算法leetcode-Learn_ML_in_Python:学习笔记

06-30

蓄水池算法 leetcode . ├── Learn-Dive-into-DL-PyTorch │ ├── Code │ │ ├── CNN │ │ ├── GAN │ │ ├── Language-Model │ │ ├── Lecture1-Linear-model │ │ ├── Lecture2-Softmax │ │ ├── Lecture3-Multilayer-perceptron │ │ ├── Lecture4-Text-Preprocess │ │ ├── RNN-advanced │ │ ├── RNN-base │ │ ├── Translation │ │ ├── datasets │ │ │ └── FashionMNIST │ │ │ ├── processed │ │ │ └── raw │ │ ├── imgs │ │ └── 注意力机制与Seq2seq模型 │ ├── Pytorch tricks │

[python]蓄水池抽样算法的实现

qq_42379281的博客

08-08

684

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/8/8 0008 19:52 # @Author : joker-syc # @Site : # @File : 蓄水池抽样算法.py # @Software: PyCharm ''' 问题：如何随机从n个对象中选择一个对象，这n个对象是按序排列的，但是...

蓄水池抽样算法及其python实现

Azeyunyun的博客

09-15

4350

蓄水池抽样算法蓄水池抽样是个很有趣的问题，这个问题的来源是关于等概率抽样的一种思考，问题是，如何能在不知道总体对象数量（或者数量巨大）的情况下抽取k个对象，使得每个对象被抽取到的概率相同。解决问题的思路：考虑最终一定要抽取到k个对象，所以先任意抽出k个，然后对剩下的对象分别以某种概率概率，使得最终每个对象被抽到的概率相同。（根据分步分类计数原理即可证明）算法流程：输入：长度为N的数组L（N未知

数据分析｜水塘抽样（应用场景+算法步骤+算法证明+Python实现）

长行

12-05

1331

水塘抽样

蓄水池采样算法的python实现_大数据量样本随机采样-蓄水池算法

weixin_42515372的博客

12-24

406

python实现蓄水池抽样问题

倍儿爽的专栏

06-27

1538

import random filename='d:/test.txt'//要抽样的文件 f=open(filename,'r') sampleNum=1000//样本个数 samples=[]//样本列表 currentLineNum=sampleNum for i in range(sampleNum): samples.append(f.readline()) while

蓄水池采样算法的python实现_蓄水池采样算法-Reservoir Sampling

weixin_39728320的博客

12-24

243

前言在刷Leetcode的过程种，遇到过不少类似的问题：给出一个链表，如何从中随机获取一个节点？直观的解法是把链表转换为List，或者获取其长度，再用Random解决。那么假如不能使用额外空间以及不允许事先获取其长度呢？一边扫描一边随机采样，这就是Reservoir Sampling能做到的。事实上，Reservoir Sampling可以用来解决n个元素里面随机抽取k个，乃至于支持不平均的随机权...

蓄水池抽样算法实现等概率抽样

最新发布

02-19

<think>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。这个算法用于从数据流中随机选取k个样本，使得每个元素被选中的概率相等。特别是当数据流很大或长度未知时，传统方法无法存储所有数据再进行随机抽样，这时候蓄水池抽样就很有用。接下来，我需要解释算法的核心思想。例如，当处理第i个元素时（i从1开始），如果i ≤ k，直接放入蓄水池；如果i > k，则以k/i的概率替换蓄水池中的某个元素。这样能保证每个元素最终留在蓄水池中的概率都是k/n，其中n是数据流的总长度。需要说明这个概率是如何推导出来的，可能涉及到数学归纳法或者递推公式。然后，应该给出具体的实现步骤。比如初始化蓄水池为前k个元素，然后从第k+1个元素开始遍历，生成随机数决定是否替换，替换时随机选择蓄水池中的一个位置。这里可能需要代码示例来帮助理解，比如用Python或伪代码展示算法流程。还要比较不同情况下的应用，比如当k=1时的简化版本，以及如何处理大数据流。同时，可以提到算法的时间和空间复杂度，强调其空间效率高，只需O(k)的额外空间。用户可能的疑问包括：为什么这个算法能保证等概率？如何处理动态数据流？有没有实际的应用案例？需要准备这些问题的答案，或者在介绍中提前解答。另外，需要注意算法的限制和适用场景。比如，蓄水池抽样适用于数据流只能单向遍历一次的情况，如果数据可以多次访问，可能有更高效的抽样方法。同时，当k较大时，替换的概率计算可能需要优化，但通常k远小于n，所以影响不大。最后，总结蓄水池抽样的优点，比如高效、节省内存，适用于日志处理、实时数据流分析等场景。可能举一些实际例子，比如从海量搜索日志中随机抽样查询进行分析，或者实时监控系统中抽取样本进行异常检测。</think>--- ### **蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）** #### **1. 问题背景** - **场景**：数据流长度未知或非常大，无法一次性存储全部数据，需从中等概率抽取 **k 个样本**。 - **目标**：每个元素被选中的概率为 **k/n**（n 为数据流总长度），且仅遍历一次数据流。 - **典型应用**：日志抽样、实时数据流分析、大规模数据库随机查询等。 --- #### **2. 算法核心思想** - **核心策略**：动态调整蓄水池（容量为k），按概率决定是否保留新元素。 - **关键步骤**： 1. **初始化**：将前k个元素直接放入蓄水池。 2. **遍历后续元素**：对第i个元素（i从k+1开始）： - 以 **k/i** 的概率决定是否保留该元素。 - 若保留，随机替换蓄水池中的某个元素。 - **数学保证**：最终每个元素被选中的概率为 **k/n**。 --- #### **3. 算法推导（以 k=1 为例）** 假设数据流长度为n，证明每个元素被选中的概率为 **1/n**： - **第i个元素被选中**的概率 = **被选中的概率 × 后续不被替换的概率**。 - 选中概率：1/i。 - 不被替换的概率：i/(i+1) × (i+1)/(i+2) × ... × (n-1)/n = **i/n**。 - 最终概率：1/i × i/n = **1/n**。 - **推广到k个样本**：每个元素最终概率为 k/n。 --- #### **4. 算法实现** - **代码示例（Python）**： ```python import random def reservoir_sampling(data_stream, k): reservoir = [] # 初始化蓄水池 for i, item in enumerate(data_stream): if i < k: reservoir.append(item) else: # 生成 [0, i) 的随机整数，若 <k 则替换 j = random.randint(0, i) if j < k: reservoir[j] = item return reservoir ``` --- #### **5. 关键点分析** - **时间复杂度**：O(n)，仅需一次遍历。 - **空间复杂度**：O(k)，仅存储蓄水池。 - **随机性保证**：依赖均匀分布的随机数生成。 - **适用场景**： - 数据流长度未知（如实时日志）。 - 内存有限，无法存储全部数据。 --- #### **6. 扩展：分布式蓄水池抽样** - **场景**：数据分布在多个节点（如MapReduce任务）。 - **方法**： 1. 每个节点独立运行蓄水池抽样，得到本地k个样本。 2. 汇总所有节点的样本，再次运行蓄水池抽样，选出全局k个样本。 --- #### **7. 对比其他抽样方法** | **方法** | **优点** | **缺点** | |--------------------|------------------------------|------------------------------| | 蓄水池抽样 | 单次遍历，内存高效 | 仅适用于顺序访问数据流 | | 随机排序后取前k个 | 简单直观 | 需存储全部数据，不适用于大数据 | | 哈希分桶抽样 | 支持并行处理 | 需要设计均匀哈希函数 | -- #### **8. 应用案例** 1. **日志分析**：从TB级日志中随机抽取用户行为记录。 2. **推荐系统**：实时流中抽样用户点击数据更新模型。 3. **数据库查询**：对大规模表进行随机采样以估算统计量。 --- #### **9. 注意事项** - **随机数生成**：需保证均匀性，否则抽样结果有偏。 - **数据流结束**：最终蓄水池中的样本即为结果，无需后续调整。 - **动态数据流**：算法天然支持数据流持续输入的场景。 --- 蓄水池抽样通过巧妙的概率设计，在有限内存下实现了严格的等概率抽样，是处理海量数据流的核心随机化算法之一。