例題：有乙個機器按自然數序列的方式吐出球，1號球，2號球......。現有乙個袋子，袋子裡最多只能裝下k個球，並且除袋子以外沒有更多的空間，球扔掉不能放回。設計一種選擇方式，使得當機器吐出第n號球時，袋子中的球數是k個，同時可以保證從1號球到n號球中的每乙個被選中進袋子的概率都是k/n。
具體例子：
有乙個只能裝下10個球的袋子:
當吐出100個球時，袋子裡有10個球，且1~100號球中每個被選中放入袋子的概率都是10/100;
當吐出1000個球時，袋子裡有10個球，且1~1000號球中每個被選中放入袋子的概率都是10/1000;
當吐出n個球時(n>10)，袋子裡有10個球，且1~n號球中每個被選中放入袋子的概率都是10/n;
蓄水池演算法步驟：
1. 處理1~k號球時，直接放入袋子；
2. 處理第i號球（i > k）時，以 k/i 概率決定是否將第i號球放入袋子。若不放入，直接扔掉。若放入，則從袋子裡隨機選乙個球扔掉，然後把第i號球放進袋子。
import random;
class bag:
selected =
def __init__(self):
self.selected =
# 每次拿乙個球都會呼叫這個函式，n表示第i次呼叫
def carryballs(self, n, k):
if n <= k:
if random.randint(1,n) <= k:
index = random.randint(0,k-1)
self.selected[index] = n
return self.selected
蓄水池抽樣演算法
給你乙個長度為n的鍊錶。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。你只能遍歷這個鍊錶一次。你的演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 蓄水池抽樣演算法 該演算法是針對從乙個序列中隨機抽取不重複的k個數，保證每個數被抽取到的概率為k n這個問題...
蓄水池抽樣演算法
題目 要求從n個元素中隨機的抽取k個元素，其中n無法確定 解法 首先選擇n中的前k個數加入 蓄水池 中，然後從第k 1個數開始，以k k i i 1,2,3.的概率選擇這個數，然後在蓄水池中隨機選擇乙個數，並將其替換，n個元素遍歷完畢後，蓄水池中的k個數就是隨機選擇的。證明 這裡即需要證明每個數出現...
蓄水池抽樣演算法
蓄水池抽樣演算法是一種抽樣演算法，對於乙個不知道大小的的集合 通常是流式資料 抽取的樣本值能夠保證隨機。特點 其時間複雜度並不是很高o n 空間複雜度通常是o k 能夠很大程度地節省記憶體。問題 我現在有乙個很長並且不知道多長的序列，怎麼從中取出k個完全隨機的數。用乙個足夠大的陣列存放所有資料然後隨...