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…

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…

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…

382. 链表随机节点 给定一个单链表,随机选择链表的一个节点,并返回相应的节点值.保证每个节点被选的概率一样. 进阶:如果链表十分大且长度未知,如何解决这个问题?你能否使用常数级空间复杂度实现? 示例: // 初始化一个单链表 [1,2,3]. ListNode head = new ListNode(1); head.next = new ListNode(2); head.next.next = new ListNode(3); Solution solution = new Soluti…

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…

2018-03-05 14:06:40 问题描述:给出一个数据流,这个数据流的长度很大或者未知.并且对该数据流中数据只能访问一次.请写出一个随机选择算法,使得数据流中所有数据被选中的概率相等. 问题求解:如果是长度已知或者有限的问题,那么可以使用朴素的方法,先遍历一遍得到的长度.然后在得到长度后可以使用随机算法得到一个随机的index. 但是本题已经明确指出数据流长度很大或者未知,也就是说只能遍历一次,而且要保证每个数被挑选的概率相等. 标准解法是使用Reservoir Sampling算法,该…

1.理解 问题定义可以简化如下:在不知道文件总行数的情况下,如何从文件中随机的抽取一行? 首先想到的是我们做过类似的题目吗?当然,在知道文件行数的情况下,我们可以很容易的用C运行库的rand函数随机的获得一个行数,从而随机的取出一行,但是,当前的情况是不知道行数,这样如何求呢?我们需要一个概念来帮助我们做出猜想,来使得对每一行取出的概率相等,也即随机.这个概念即蓄水池抽样(Reservoir Sampling). 水塘抽样算法(Reservoir Sampling)思想: 在序列流中取一个数,如…

转自:孤影醉残阳 http://hi.baidu.com/siyupy/item/e4bb218fedf4a0864414cfad 随机抽样问题(蓄水池问题Reservoir Sampling) 随即抽样问题: 要求从N个元素中随机的抽取k个元素,其中N无法确定. 是在 <计算机程序设计与艺术> 中看到的这个题目,书中只给出了解法,没给出证明. 解决方法是叫Reservoir Sampling (蓄水池抽样) Init : a reservoir with the size: k for i=…

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,就需要掷骰子,也就是随机数算法.(这里就不具体讨论随机数算法了,假定我们有了…

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…

copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. --------------------------------------------------------------------------------------- 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…

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 M=random(1, i); if( M < k) SWAP the Mth value and ith value end…

Given a stream of elements too large to store in memory, pick a random element from the stream with uniform probability. To solve the problem which n size is unknown, Reservior Sampling is a perfect algorithm to use: Reservoir sampling algorithm can…

蓄水池抽样篇 # 题名 刷题 通过率 难度 382 链表随机节点   47.0% 中等 398 随机数索引   41.6% 中等…

蓄水池采样算法解决的是在给定但长度未知的大数据集中,随机等概率抽取一个数据.如果知道数据的长度,可以用随机数rand()%n得到一个确切的随机位置,或者分块取值来构造随机,那么该位置的对象就是所求的对象,选中的概率是1/n.那长度未知特别是如果这个大数据集不能一次性放入内存中,蓄水池抽样算法就非常有用,在我的项目中采用的蓄水池随机抽样还加入了权重的计算. 其中方法中核心代码,也就是蓄水池抽样就是如下代码. if (i < spotQuantity) { titleIndexList.Add(i)…

  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…

[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…

蓄水池算法是一种随机算法,可以形象的描述为从一个n维的list中选取k个元素,其中n是一个很大的数或者n是一个未知的数,而且一般n很大使得不会将list存在主存中. 解法: i = 0 while more input lines with probability 1.0/++i choice = this input line print choice…

定义: In statistical surveys, when subpopulations within an overall population vary, it is advantageous to sample each subpopulation (stratum) independently.Stratification is the process of dividing members of the population into homogeneous subgroups…

在看蚂蚁***的时候看到这道题,真心觉得有趣,所以啊,一定要投入其中,知识的美妙啊~ 小明在天猫上开了一个网店,某天要开展一个抽奖活动,奖品数量100个.为了保证活动的公平,小明希望保证每个顾客中奖概率都一样,但他无法提前预估活动当天参加抽奖的顾客数.请你给他设计一个算法,要求: 1) 在抽奖过程中,如果让所有顾客一直等待抽奖结果,否则顾客会一直刷新导致网络拥塞,用户体验也很糟糕,因此只能容忍一小部分用户在活动进行过程中等待: 2) 活动结束以后,必须立即给出中奖的100位顾客名单. 给出一个数…

#!/usr/bin/env python # -*- coding=utf8 -*- import sys import os import random #input split 1565 #>>> 3000000/1565.0 #1916.932907348243 # K = 2000 pool = [] idxs = range(K) i = 0 for line in sys.stdin: line = line.strip() if i < K: pool.append…

randomly choose a sample of k items from a list S containing n elements, the algorithm may be online (i.e. the input list is unknown beforehand) https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling ReserviorSampling(Source[..n], Result[..k]) { ; i <= k;…

第一部分 水塘抽样 reservoir sampling 水塘抽样的原理:(应该开一篇新文章)pssss [382]Linked List Random Node (2018年11月15日,新算法) 给了一个单链表,要求等概率的返回单链表的一个结点的值. 解法:我直接随便解了,能过,但是肯定不是面试官想要的XD.先遍历一遍链表求链表长度,然后随机一个出这次是第 x 个结点,(x = rand() % length),然后再遍历到这个结点返回值. /** * Definition for sing…

4.3 抽样(Sampling) 用基于MapReduce的程序来处理TB级的数据集,要花费的时间可能是数以小时计.仅仅是优化代码是很难达到良好的效果. 在开发和调试代码的时候,没有必要处理整个数据集.但如果在这种情况下要保证数据集能够被正确地处理,就需要用到抽样了.抽样是统计学中的一个方法.它通过一定的过程从整个数据中抽取出一个子数据集.这个子数据集能够代表整体数据集的数据分布状况.在MapReduce中,开发人员可以只针对这个子数据集进行开发调试,极大减小了系统负担,提高了开发效率. 技术2…

1. 问题 给定一个单链表,随机返回一个结点,要求每个结点被选中的概率相等. 2. 思路 在一个给定长度的数组中等概率抽取一个数,可以简单用随机函数random.randint(0, n-1)得到索引来抽取. 本题是给定了链表,当然也好做,可以事先遍历一次求长度,每次要取的时候随机求索引,然后遍历一次. 时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) 或者事先把数据放到数组中,每次要取的时候随机求索引,然后直接取到对应的数. 时间复杂度O(1),空间复杂度O(n) (延伸一下)如果对于长度未知,会不断增…

题目:怎样从无穷尽流中等概率的抽样出一个单词? 也许我们换一种说法会更加easy理解.等概率的抽取出一个单词,也即随机的抽取一个单词. 本体的难点在于没有给定单词数,而是一个无尽的流. 这个问题能够用蓄水池抽样的方法来思考.先简单的介绍一下蓄水池抽样(reservoid sample)算法,我们能够结合算法理解其原理. Init : a reservoir with the size: k for i= k+1 to N M=random(1, i); if( M < k) SWAP the M…

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性 缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强 目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏 定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特…