问题定义 给你一个长度为N的链表。N很大，但你不知道N有多大。你的任务是从这N个元素中随机取出k个元素。你只能遍历这个链表一次。你的算法必须保证取出的元素恰好有k个，且它们是完全随机的（出现概率均等）。 求解 蓄水池抽样算法： 该算法是针对从一个序列中随机抽取不重复的k个数，保证每个 ...

问题起源于编程珠玑Column 12中的题目10，其描述如下： How could you select one of n objects at random, where you see the ...

随机读取数据，如何保证真随机是不可能的，因为计算机的随机函数是伪随机的。 但是在不考虑计算机随机函数的情况下，如何保证数据的随机采样呢？ 1.系统提供的shuffle函数 　　C++/Java都提供有shuffle函数，可以对容器内部的数据打乱，保持随机排序。 　　C++ ...

参考：https://blog.csdn.net/weixin_43495317/article/details/103943957 https://leetcode-cn.com/problems/ ...

作为trigger的行为数据本身就很少，这样就使得召回item同质化较为严重，使得第一个问题更加明显。 ...

蓄水池抽样算法简介 蓄水池抽样算法随机算法的一种，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 ...

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，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出 m 个不重复的数据。 比较直接的想法是利用随机数算法，求 random(N) 得到随机数，但是题目表明数据流极大，这种大数据量是无法一次都读到 ...

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 ...