知识复习 空间亚线性算法:由于大数据算法中涉及到的数据是海量的,数据难以放入内存计算,所以一种常用的处理办法是不对全部数据进行计算,而只向内存里放入小部分数据,仅使用内存中的小部分数据,就可以得到一个有质量保证的结果. 数据流算法:是指数据源源不断地到来,根据到来的数据返回相应的部分结果.适用于两种情况:第一.数据量非常大仅能扫描一次时,可以把数据看成数据流,把扫描看成数据到来.第二.数据更新非常快,不能把所有数据都保存下来再计算结果,此时可以把数据看成是一个数据流. 在一些情况下,空间亚线…

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 linked list of numbers of length N. N is very large and I don't know in advance the exact value of N. How…

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 objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select and print one random l…

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 objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select and print one random l…

https://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7619665 https://www.jianshu.com/p/63f6cf19923d https://www.cnblogs.com/snowInPluto/p/5996269.html https://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/4053652.html https://www.jianshu.com/p/51f7089c082b 概念: 在一个给定长度的…

蓄水池抽样——<编程珠玑>读书笔记 382. Linked List Random Node 398. Random Pick Index 从n个数中随机选取m个 等概率随机函数面试题总结         问题:如何随机从n个对象中选择一个对象,这n个对象是按序排列的,但是在此之前你是不知道n的值的.  思路:如果我们知道n的值,那么问题就可以简单的用一个大随机数rand()%n得到一个确切的随机位置,那么该位置的对象就是所求的对象,选中的概率是1/n. 但现在我们并不知道n的值,这个问题便抽…

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++: template <class RandomAccessIterator, class URNG> void shuffle (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator la…

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/reservoir-sampling.html 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 objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness…

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, 数组下标从 1 开始), 伪代码如下: array R[k]; // result integer i, j; // fill the reservoir array to k do R[i] := S[i] done; /…

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内存的,这就意味着不能像数组一样根据索引获取元素.获取 N 只能对所有数据进行遍历,耗费时间较大,并且题目强调只能遍历一遍,意味着不能先获取到 N ,那么采用分块存储数据的方法也不可取(遍历不止一遍):如果采…