問題定義 給你一個長度為N的鏈表。N很大，但你不知道N有多大。你的任務是從這N個元素中隨機取出k個元素。你只能遍歷這個鏈表一次。你的算法必須保證取出的元素恰好有k個，且它們是完全隨機的（出現概率均等）。 求解 蓄水池抽樣算法： 該算法是針對從一個序列中隨機抽取不重復的k個數，保證每個 ...

問題起源於編程珠璣Column 12中的題目10，其描述如下： How could you select one of n objects at random, where you see the ...

隨機讀取數據，如何保證真隨機是不可能的，因為計算機的隨機函數是偽隨機的。 但是在不考慮計算機隨機函數的情況下，如何保證數據的隨機采樣呢？ 1.系統提供的shuffle函數 　　C++/Java都提供有shuffle函數，可以對容器內部的數據打亂，保持隨機排序。 　　C++ ...

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

作為trigger的行為數據本身就很少，這樣就使得召回item同質化較為嚴重，使得第一個問題更加明顯。 ...

蓄水池抽樣算法簡介 蓄水池抽樣算法隨機算法的一種，用來從 N 個樣本中隨機選擇 K 個樣本，其中 N 非常大（以至於 N 個樣本不能同時放入內存）或者 N 是一個未知數。其時間復雜度為 O(N),包含下列步驟 (假設有一維數組 S, 長度未知，需要從中隨機選擇 k 個元素, 數組下標 ...

問題描述 給定一個數據流，數據流長度 N 很大，且 N 直到處理完所有數據之前都不可知，請問如何在只遍歷一遍數據（O(N)）的情況下，能夠隨機選取出 m 個不重復的數據。 比較直接的想法是利用隨機數算法，求 random(N) 得到隨機數，但是題目表明數據流極大，這種大數據量是無法一次都讀到 ...

蓄水池采樣算法 問題描述分析 采樣問題經常會被遇到，比如： 從 100000 份調查報告中抽取 1000 份進行統計。 從一本很厚的電話簿中抽取 1000 人進行姓氏統計。 從 Google 搜索 "Ken Thompson"，從中抽取 100 個結果查看哪些是今年 ...