在计算机视觉中,(例如8点算法)经常用到RANSAC算法在N个数据中找到最合适的一组n(n<N)个数据对,使某项指标达到最大。解决这个问题需要随机的在N个数据对中采样。本文实现一种线性的,复杂度为O(n)的方法完成这个功能。

原理很简单,将N个随机数对排列,只要得到n个不相等的下标,就可以得到n个随机数对。

下面就是获取下标的程序:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <time.h>
using namespace std; using namespace std; vector<int> get_random(int n, int N)
{
vector<int> vec(N);
vector<int> out_vec;
for(int i=0;i<N;++i)
{
vec[i]=i;
}
for (int i=0;i<n;++i)
{
int rand_value=rand()%N;
out_vec.push_back(vec[rand_value]);
vec[rand_value]=vec[N-1];
N--;
}
return out_vec;
} int main()
{
srand((unsigned int)time(0)); vector<int> randsample=get_random(8,100);
for (size_t i=0;i<randsample.size();++i)
{
cout<<randsample[i]<<endl;
}
}

获得n个下标之后,就能方便的索引到N个排列好的数据对,我们的问题就解决了。

该方法的优点在于:1 不需要排斥重复的随机数。2 不需要对vector进行删除操作。

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