解法:采用水塘抽样算法(Reservoir Sampling) 代码非常简单,如下 代码语言:javascript 复制 /*** * * @param input 模拟的原始数组 * @param k 采样的的个数 * @return 返回采样的数据 */publicstaticint[]sample(int[]input,int k){Random random=newRandom();int[]ret=newint[k];for(int i=0;i<input...
int count =1;//从第一个数开始while(phead){if(rand() % count++ ==0)//转移概率val= phead->val;//发生转移phead = phead->next;//下一个节点}returnval; } 3. 非重叠矩形的随机点 这里使用水塘抽样法根据权重(点数)遍历一遍即可 classSolution{private: vector<vector<int>> recs;public:Soluti...
水塘抽样算法的时间复杂的为O(n),空间复杂度为O(K),是一种非常巧妙的算法,可以运用在大数据中随机取数上
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。 ...
水塘抽样算法(Reservoir Sampling)思想: 在序列流中取一个数,如何确保随机性,即取出某个数据的概率为:1/(已读取数据个数) 假设已经读取n个数,现在保留的数是Ax,取到Ax的概率为(1/n)。 对于第n+1个数An+1,以1/(n+1)的概率取An+1,否则仍然取Ax。依次类推,可以保证取到数据的随机性。
水塘抽样算法是一种随机概率算法，旨在解决在未知长度序列中随机选取元素的问题。通过只能遍历一次序列的特点，该算法确保了均匀随机性，即每个元素被选中的概率相等。初次接触水塘抽样算法可能源于谷歌面试题：在未知长度的链表中随机选择一个节点。解决此类问题的关键在于动态随机性，即在遍历过程中，如何在...
要理解水塘抽样算法的步骤，可以参考《算法与数据结构词典》中的描述，这是一种时间复杂度为O(n)的高效算法。以下是详细的步骤，假设数组S从索引0开始：首先，将数组S的前k个元素选取并放入一个称为「水塘」的数据结构中。这样，水塘初始时包含了部分数据。然后，对于数组S中的每个元素S[j]，当j大于...
java 水塘抽样 水库抽样算法实现 问题描述 给定一个数据流,从这个流中进行均匀采样。 要求在接收到n个数据后,能够等概率地输出其中的k个数据。 已知n远大于k,且现有的内存空间无法容纳所有数据。 算法描述 准备一个长度为k的数组用于保存样本。 将接收到的前k个数据保存在数组中,然后对于后续的第i个数据(i > ...
使用水塘抽样算法 Hbase预分region,并配置合适的region 分隔算法, 保证每个region数据量不要太大, 按region扫描 3代码 3.1水塘抽样解决代码 此处给出一个基本的Demo, 首先创建一个字节数组封装类, 用于比较字节数组(rowKey) package hbase; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; /** * Created by zhang...