蓄水池算法(Reservoir Sampling)是一种随机算法,主要用于从一个很大的、未知大小的数据流中随机选取k个样本,而且要保证每个样本被选中的概率相等。这种算法特别适用于数据量大到无法一次性装载进内存或者数据流动态生成的情况。 想象一下,你有一个巨大的湖泊(数据流),而你只有一个容量有限的水桶(蓄水池),这个水桶只...
蓄水池抽样算法水塘采样算法 蓄⽔池抽样算法⽔塘采样算法 参考：1、概念介绍 简介：⽔塘抽样是⼀种随机抽样算法，它能够在⼀个很⼤的集合中，抽取⼀部分样本，并保证每个样本的选取概率都是相等并随机的。特点：1、选取集合可以⾮常⼤，甚⾄不知道边界。2、每个样本的选取随机且概率相等。3、时间...
解:典型的蓄水池算法,当 k 取1 时的特殊情况,每次只取出一个元素。 class Solution { ListNode head; Random random = new Random(); public Solution(ListNode _head) { this.head = _head; } // 另第 idx 个结点被选中的概率为 1/idx ,则该结点不被后面结点覆盖的概率为 1/idx * // (1 - 1...
蓄水池算法在大数据处理、在线流数据处理等场景中有着广泛的应用。例如: 大数据中的随机抽样:在处理大规模数据集时,可以通过蓄水池算法快速抽取一个固定大小的样本集,用于后续的分析和处理。 在线流数据处理:在实时日志数据、网络流量数据等在线流数据中,蓄水池算法能够在不知道数据流大小的情况下,实时抽取样本,进行监...
蓄水池抽样算法(Reservoir Sampling Algorithm)的精妙之处在于,对于未知长度 的数组,其每个数被选中的概率都为 。设 为未知长度数组的数据索引(从0开始),则: 若 :这些数据直接被存入结果数组 ,遍历结束时仍留在结果数组 的概率为: 若 :这些数据被存入数组的概率为 ...
这个算法叫蓄水池抽样算法（reservoid sampling）。其基本思路是：构建一个大小为 k 的数组，将数据流的前 k 个元素放入数组中。对数据流的前 k 个数先不进行任何处理。从数据流的第 k + 1 个数开始，在 [1, i] 之间选一个数 rand，其中 i 表示当前是第几个数。如果 rand 大于等于 k 什么都不做...
蓄水池抽样算法是随机算法的一种,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: ...
蓄水池抽样算法(Reservoir sampling):与我们平常的抽样方式不同,蓄水池抽样算法(Reservoir sampling)则是假定有一个大黑盒子(你不知道里面有多少个),小球慢慢从盒子里面一个一个滚出来,而你只需要抓取10个小球,随着时间的推移,大黑盒子里面的小球都滚完了(你此时才知道滚了100个球出来,且对于滚远的球,你不能再...
接下来尝试用Python实现一下蓄水池算法,由于蓄水池算法是在事先不知道总量的情况下抽样的,所以定义一个方法来接收单个元素,并且把这个方法放在类中,以持有采样后的数据。 代码语言:javascript 复制 1import random234classReservoirSample(object):56def__init__(self,size):7self._size=size8self._counter=09self...