海量数据中随机抽查K个样本 算法

本文主要是介绍海量数据中随机抽查K个样本 算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

现在做爬虫阶段的数据分析，需要针对每一个站点随机抽检K个url，那么，如何从巨大数量的url中做到随机抽检呢?url的总数是不知道的，当然你可以扫描两次，第一次得到url总是，但是，有更好的做法。

 

（哈哈，我要无耻的说 原创 转帖标签不好看 ：））

 

以下引用来自：http://wansishuang.iteye.com/blog/443902

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= k+1 to N

                              M=random(1, i);

                              if( M < k)

                                      SWAP the Mth value and ith value<

这篇关于海量数据中随机抽查K个样本 算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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