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

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

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

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

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)

ASAP是SAP公司为使R/3项目的实施更简单.更有效的一套完整的快速实施方法.ASAP优化了在实施过程中对时间.质量和资源的有效使用等方面的控制.它是一个包括了使得项目实施得以成功所有基本要素的完整的实施方法,主要包括:ASAP路线图.SAP工具包.SAP技术支持和服务.SAP培训和SAP参考模型. ASAP路线图 ASAP提供了面向过程的,清晰和简明的项目计划,在实施R/3的整个过程中提供一步一步的指导.路线图共有五步,包括项目准备.业务蓝图.实现过程.最后准备.上线与技术支持. 具体每个阶

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; /

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

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

tensorflow-yolov4实施方法 tensorflow-yolov4-tflite YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 文献链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 代码链接:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功

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

一.影响ERP实施的因素 1.企业自身管理和认识上的问题.在ERP实施过程中没有用变革管理的理念和方法来策划和管理ERP的实施是导致ERP失败的主要原因. ERP作为一种管理工具他的实施本身就是操作手段的变革.操作手段的变革必然要引起包括管理模式的变革.作业手段的变革.工作关系的变革及其观念的变革在内的全方位变革.没有这些改革的支持和配合,这种新的操作手段就会被抵制而导致ERP实施的失败.没有这些ERP实施成功只是例外. 2.缺乏整体的规划和实施步骤.企业不能为了上ERP而上ERP,主要是看能否

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

#!/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

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

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

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=

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是