# Java水塘抽样实现方法
## 导语
Java水塘抽样是一种随机抽样算法，用于从一个数据集合中随机选择k个元素。本文将教会你如何使用Java实现水塘抽样算法，并逐步介绍每个步骤所需的代码和注释。
## 算法流程
下面是Java水塘抽样的实现步骤：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|初始化一个大小为k的水塘容器，用于存储被抽样的元素|
|2|遍历数据集合，对于每个元素执行以下操作：
原创
2023-08-29 06:07:21
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google曾经有一道面试题，十分有趣：I have a linked list of numbers of length N. N is very large and I don’t know in advance the exact value of N.How can I most effic...
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2013-10-01 04:18:00
202阅读
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在大数据处理中的“spark水塘抽样”技术，主要用于从大量数据中进行高效抽样。该技术能对数据集进行均匀抽样，从而减少计算压力。在这个过程中，我们将逐步深入探讨如何在Spark中进行水塘抽样，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与生态扩展。
### 环境准备
要成功实现Spark水塘抽样，我们首先需要确保环境的设置和技术栈的兼容性。以下是支持的技术栈版本矩阵：
| 组件
水库抽样算法 水库抽样算法为空间亚线性算法，可以在减少计算内存使用量的同时保证抽样数据的均匀性和准确性。水库抽样算法的应用场景输入：一组数据，其大小未知输出：这组数据的k个均匀抽样要求：
进扫描一次数据空间复杂性位O(k)扫描到数据的前n个数字时(n>k)，保存当前已扫描数据的k个均匀抽样水库抽抽样算法的实现申请长度为k的数组A保存抽样；首先保存最先接收的k个数据；当收到第i个数据t时
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2024-10-09 18:14:15
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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 > k），掷出一个1~i之间的随机数j。 如果j<=k，则用第i个数据替换数组中第j个数据；否则。则舍弃
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2023-07-10 12:56:10
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# Spark分区水塘抽样
## 引言
在大数据处理领域，Spark已经成为一个流行的选择，特别是因为它的速度和高效性。通常情况下，数据量巨大，直接分析可能会导致性能瓶颈。在这种情况下，样本抽取技术显得尤为重要。本文将介绍“Spark分区水塘抽样”的概念、实现方式以及使用示例。
## 水塘抽样简介
水塘抽样是一种随机抽样技术，目的是从大数据集中抽取出一个固定大小的样本。其主要适用场景是数据
原创
2024-10-14 04:48:21
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一、sample/**
* 抽样算子,比如从1000ge 数据抽出去10%
* 可以通过sample算子来完成
* 一个最经典的应用案例:就是当spark作业发生数据倾斜的时候,通过该算子完成样本数据的分析
* sample中的参数说明
* withReplacement:是否支持重复抽样(有放回的抽样),
* fraction:抽样的比例 ,是以小
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2024-05-30 13:21:28
359阅读
-----------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。这里说的随机是均匀随机（uniform random），
原创
2020-12-23 16:00:47
447阅读
水塘抽样是一系列的随机算法，其目的在于从包含n个项目的集合S中选取k个样本，其中n为一很大或未知的数量，尤其适用于不能把所有n个项目都存放到主内存的情况。 在高德纳的计算机程序设计艺术中，有如下问题： 可否在一未知大小的集合中，随机取出一元素？ 。或者是Google面试题： I have a lin
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2022-03-08 11:01:36
188阅读
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。这里说的随机是均匀随机（uniform random），也就是说，如果有n个元
原创
2021-04-07 10:08:36
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预计阅读时间：5 分钟我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目，382 和 398 题，关于水
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2021-08-04 14:15:55
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更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningspark源码解读系列环境：spark-1.5.2、hadoop-2.6.0、scala-2.10.4
原创
2023-01-04 11:09:51
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上述都是在已知结论的情况下推导证明，不知道结论的情况下如何写出这样的题解呢。对于拓展的情况考场上又有几个人能及时用数学归纳法推导出来呢。所以这道题从面试角度来看意义不大，可以当成思维练习题培养逻辑的严谨性，要有钻研难题的决心思考时所积累的解题路径是有用的。
原创
2021-07-06 15:45:19
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## Java中的抽样方法及其应用
在数据处理中，经常需要对大量数据进行抽样，以便对整体数据进行推断。抽样是从一个大的数据集中选择一个子集，使得这个子集能够代表整体数据的特征。Java作为一种流行的编程语言，提供了多种抽样方法供开发者使用。
### 简单随机抽样
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其原理是从总体中随机地抽取一部分样本。Java中可以通过Random类实现简单的随机抽样。
原创
2024-03-21 04:12:03
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抽样调查 统计调查是根据统计任务的要求，运用科学的调查方法，有计划、有组织地收集统计资料的过程。统计调查的目的是取得尽可能准确的综合数字和资料，用以说明调查对象的总体性质和规律。 统计调查是对代表个人、机构或实质物体单位所组成的存在总体的科学研究。统计调查是试图通过对自然存在的总体进行观察以获得对它的了解，并对其综合的总体特征作出数量描述。 统计调查 全面调查是对总体的全部单元，按某一时期逐个进行
## Java抽样方法
### 引言
在数据分析和统计学中，抽样是一种常用的方法，用于从大量的数据中选择一小部分数据进行分析。在Java中，我们可以使用不同的抽样方法来实现这一目的。本文将介绍一些常见的Java抽样方法，并提供相应的代码示例。
### 简单随机抽样
简单随机抽样是最常见的一种抽样方法，它的原理是从总体中随机选择一部分样本。在Java中，我们可以使用`Random`类来生成随
原创
2023-12-22 09:07:34
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## Java抽样算法实现步骤
### 1. 理解抽样算法的概念
在开始实现Java抽样算法之前，我们首先需要明确什么是抽样算法。抽样算法是一种从大量数据中抽取一部分样本数据以进行分析和研究的方法。抽样算法的目的是通过从总体中选取样本，来推断总体的特征和性质。常见的抽样算法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
### 2. 算法实现步骤
下面是实现Java抽样算法的具体步骤：
| 步骤
原创
2023-08-05 03:15:36
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大数值如果基本的整数和浮点数精度不能满足需求，就可以使用java.math包中的两个很有用的类：BigInteger和BigDecimal。这两个类可以处理任意长度的数值。BigInteger类实现了任意精度的整数运算，BigDecimal实现了任意精度的浮点数运算。使用静态的valueOf方法可以把普通的数值转换为大数值：BigInteger a = BigInteger.valueOf(100
# Java抽样算法
抽样算法是在大数据处理中非常重要的一种算法，它可以通过对数据集进行随机采样，从而在不遍历整个数据集的情况下，对数据进行分析和处理。在Java中，我们可以使用不同的抽样算法来实现数据的抽样，比如简单随机抽样、系统抽样等。本文将介绍Java中的抽样算法，并给出代码示例。
## 简单随机抽样
简单随机抽样是最基本的抽样方法，其原理是从数据集中随机选择一部分样本作为抽样结果。简
原创
2023-12-18 11:29:04
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# Java 比例抽样
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要从一个大的数据集中抽取一部分数据进行分析和建模。而对于大型数据集来说，直接对整个数据集进行处理可能会非常耗时和占用大量的计算资源。因此，我们需要一种高效的方法来从大数据集中抽取子样本进行分析。其中一种常用的方法就是比例抽样。
## 什么是比例抽样
比例抽样是一种基于概率的抽样方法，它通过按照一定的比例从总体中选择样本。例如，我们有
原创
2023-08-12 18:19:50
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