1 水塘抽样 如果数组以文件形式存储(读者可假设构造函数传入的是个文件路径),且文件大小远超内存大小,我们是无法通过读文件的方式,将所有下标保存在内存中的,因此需要找到一种空间复杂度更低的算法;当内存无法加载全部数据时,如何从包含未知大小的数据流n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。 ...
1、计算总体的数据抽样大小sampleSize,计算规则是:至少每个分区抽取20个数据或者最多1M的数据量。 2、根据sampleSize和分区数量计算每个分区的数据抽样样本数量最大值sampleSizePrePartition 3、根据以上两个值进行水塘抽样,返回RDD的总采样数据量,分区ID和,每个分区数据总量,每个分区的采样数据。 4、 数据抽样完成后,...
什么是水塘抽样算法(Reservoir Sampling) 问题描述: 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,如何在只遍历一遍数据(O(N))的情况下,能够随机选取出这组数据的k个概率相等的均匀抽样。 要求: (1)仅扫描数据一次。 (2)空间复杂度为O(K)。空间复杂度与整个数据量无关,只与抽样大小有...
我最近在力扣上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样算法(Reservoir Sampling),本质上是一种随机概率算法,解法应该说会者不难,难者不会。 我第一次见到这个算法问题是谷歌的一道算法题:给你一个未知长度的链表,请你设计一个算法,只能遍历一次,随机地返回链表中的一个节点。
随机算法:水塘抽样算法 读完本文,你可以去力扣拿下如下题目: 382.链表随机节点 398.随机数索引 ---我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样算法(Reservoir Sampling),本质上是一种随机概率算法,解法应该说会者不难,难者不会。 我第一次见到...
个元素?想要解决这个问题,就需要著名的水塘抽样算法了。 算法实现 先解决只抽取一个元素的问题,这个问题的难点在于,随机选择是「动态」的,比如说你现在你有 5 个元素,你已经随机选取了其中的某个元素 a 作为结果,但是现在再给你一个新元素 b ,你应该留着 ...
我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样算法(Reservoir Sampling),本质上是一种随机概率算法,解法应该说会者不难,难者不会。 我第一次见到这个算法问题是谷歌的一道算法题:给你一个未知长度的链表,请你设计一个算法,只能遍历一次,随机地返回链表中的一个节点。
我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样算法(Reservoir Sampling),本质上是一种随机概率算法,解法应该说会者不难,难者不会。 我第一次见到这个算法问题是谷歌的一道算法题:给你一个未知长度的链表,请你设计一个算法,只能遍历一次,随机地返回链表中的一个节点。
对于前k个数,我们全部保留,对于第i(i>k)个数,我们以ki的概率保留第i个数,并以1k的概率与前面已选择的k个数中的任意一个替换。 下面是简单的水塘抽样的C++实现 vector<int>ReservoirSampling(vector<int>&results,vector<int>&nums,intk){// results.size(): k// nums.size(): NintN=nums.size();for...