蓄水池采样算法问题描述分析采样问题经常会被遇到，比如：从 100000 份调查报告中抽取 1000 份进行统计。从一本很厚的电话簿中抽取 1000 人进行姓氏统计。从 Google 搜索 "Ken Thompson"，从中抽取 100 个结果查看哪些是今年的。这些都是很基本的采用问题。既然说到采样问题，最重要的就是做到公平，也就是保证每个元素被采样到的概率是相同的。所以可以想到要想实现这样的算法，
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2023-11-24 00:38:53
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# 蓄水池采样算法及其Python实现
蓄水池采样（Reservoir Sampling）是一种在线算法，用于从一个未知大小的输入流中随机选择 k 个元素。该算法的核心优势在于，能够以线性时间复杂度O(n)和常数空间复杂度O(k)进行样本选择。这在许多数据流处理应用中显得尤为重要，尤其是在数据量极大、无法完全加载到内存中的情况下。
## 蓄水池采样的原理
假设我们希望从一个长度为N的序列中随
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
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2024-01-26 10:21:14
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蓄水池算法：全网寻找锦鲤，在不断登录的用户中抽10个用户，不能一次性从服务器中随机找 提示：蓄水池算法大多数是跟面试官聊天的算法，抽奖用的算法文章目录蓄水池算法：全网寻找锦鲤，在不断登录的用户中抽10个用户，不能一次性从服务器中随机找@[TOC](文章目录)题目一、审题蓄水池算法用蓄水池算法寻找锦鲤总结题目蓄水池算法：全网寻找锦鲤，请你在不断登录的用户中抽10个用户，不能一次性从服务器中随机找10
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2023-08-17 23:33:59
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随机抽样问题（蓄水池问题Reservoir Sampling）【问题】随机抽样问题表示如下：要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。 这种应用的场景一般是数据流的情况下，由于数据只能被读取一次，而且数据量很大，并不能全部保存，因此数据量N是无法在抽样开始时确定的；但又要保持随机性，于是有了这个问题。所以搜索网站有时候会问这样的问题。 这里的核心问题就是“
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2023-12-28 11:18:41
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# 蓄水池算法：高效随机采样
蓄水池算法（Reservoir Sampling）是一种随机抽样技术，它用于在处理流数据或大数据流时，从中以均匀的概率选择样本。该算法的核心在于：即使在不知道数据总量的情况下，也能有效地从一个数据流中随机抽取出k个样本。
## 背景与应用
在数据流分析中，我们常常面临着一系列无法一次性加载到内存中的数据流。此时，蓄水池算法提供了一种优雅的方法，不仅能节省内存，还
原创
2024-10-27 05:26:18
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问题：如何从N个元素中等概率抽取K个元素（N > K）方法：首先构建一个可放k个元素的蓄水池，将序列的前k个元素放入蓄水池中，然后从第k+1个元素开始，以k/i (k=k)被选中的概率为： 在他出现时被选中的概率 * 在他出现以后不被换走的概率,即:k/j * j /j+1。。。n-1/n = k/...
原创
2021-09-01 11:53:23
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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，请问如
原创
2022-12-04 08:09:14
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前言： 蓄水池抽样：从N个元素中随机的等概率的抽取k个元素，其中N无法确定。适用场景： 模式识别等概率抽样，抽样查看渐增的log日志（无法先保存整个数据流然后再从中选取，而是期望有一种将数据流遍历一遍就得到所选取的元素，并且保证得到的元素是随机的算法）。伪代码：init : a reservoir with the size： k
for i= k+1 to N
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2023-09-16 07:37:31
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# 蓄水池抽样：在大数据中的应用
在数据科学和统计学中，抽样是获取大量数据的一种常用方法。当我们不能或不方便遍历整个数据集时，蓄水池抽样（Reservoir Sampling）是一种有效的随机抽样技术。它能确保从未知大小的数据流中均匀地抽取样本。本文将介绍蓄水池抽样的原理，提供 Python 实现的实例，并可视化流程和关系图。
## 什么是蓄水池抽样？
蓄水池抽样是一种在线算法，特别适用于数
原创
2024-09-29 04:44:43
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蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）是一种经典的算法，用于从未知大小的数据流（streaming data）中随机抽取 k 个样本，且保证每个样本的抽取概率相等。这个算法的核心思想是在数据流输入的过程中，维护一个大小为 k 的样本池，随着数据流的输入不断更新这个样本池。蓄水池抽样的基本步骤：对于前 k 个数据，直接放入样本池中。对于第 i 个数据（从第 k+1 个数据开始），以
# 实现 Java 蓄水池算法的指南
蓄水池算法（Reservoir Sampling）是一个用于从一个未知大小的流中随机选择 k 个元素的算法。这个问题常见于大数据处理场景中。本文将指导你如何使用 Java 实现一个简单的蓄水池算法。
## 整体流程
下面是实现蓄水池算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置基本项目，准备 Java
原创
2024-08-05 06:34:19
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## 蓄水池算法: 概述与应用
### 概述
蓄水池算法（Reservoir Sampling Algorithm）是一种随机抽样算法，用于从一个未知大小的数据集中等概率地抽取k个元素。该算法通常应用于需要从海量数据中进行随机抽样的场景，比如数据流中的随机抽样、大数据集合的随机抽样等。
蓄水池算法的基本思想是维护一个大小为k的蓄水池，然后逐个处理数据流中的元素。对于前k个元素，直接放入蓄水池
原创
2023-11-01 09:32:10
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从未知大小的数据流或者文件中随机获取数据
原创
2021-07-14 13:16:49
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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
原创
2022-01-11 11:37:07
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要解决的问题 假设有一个源源吐出不同球的机器， 只有装下10个球的袋子，每一个吐出的球，要么放入袋子，要么永远扔掉,如何做到机器吐出每一个球之后，所有吐出的球都等概率被放进袋子里 规则 吐出1到10号球，完全入袋, 引入随机函数f(i)，提供一个值i，等概率返回1-i的一个数字, 当K号球吐出的时候 ...
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2021-09-19 12:27:00
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2评论
蓄水池抽样算法简介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：array R[k]; // result
integer i, j;
// fill the re
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2023-12-31 13:33:34
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# 如何实现蓄水池抽样（Reservoir Sampling）在Java中的基本流程
蓄水池抽样是一种在不知道数据总量的情况下，从一个流中随机抽取K个元素的算法。它广泛应用于数据流中的抽样任务。本文将带你一步步实现这个算法，并清晰地说明每一步所需的代码以及其含义。
## 流程步骤
以下是实现蓄水池抽样的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1. 小米笔试题——升级蓄水池题目描述：在米兔生活的二维世界中，建造蓄水池非常简单。一个蓄水池可以用n个坐标轴上的非负整数表示，代表区间为【0-n】范围内宽度为1的墙壁的高度。如下图1，黑色部分是墙壁，墙壁的高度是[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] ，蓝色部分是蓄水的面积，可以看出蓄水池最大蓄水容量是6。现在米兔想通过增加某些墙壁的高度对蓄水池扩容，但是经费有限，最多只能增加最多m
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2023-06-21 21:28:34
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看了多篇讲解蓄水池问题的文章，感觉下面转载的这一篇是证明最为严谨的。如何在事先不知道文本文件行数n的情况下读取该文件，从中随机选择并输出一行？（事先不知道n的大小，但是一次可以看到这n个对象）即蓄水池抽样（Reservoir Sampling）问题证明如下： 问题: 证明当前任意一行为取出行的概率为1/i，i为当前扫描到的行号，也即每一行取出的概率相等 
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2024-01-16 15:04:21
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