reservoir

leetcode382. Linked List Random Node

这道题本质是到蓄水池算法image.pnghttps://leetcode.com/problems/linked-list-random-node/discuss/85659/brief-explanation-for-reservoir-samplinghttps
今天不想掉头发·2024-01-26 01:32

Reservoir sampling algorithm--蓄水池抽样算法的理解

一、算法代码：defreservoir(num_seen_examples:int,buffer_size:int)->int:"""Reservoirsamplingalgorithm.:paramnum_seen_examples:thenumberofseenexamples:parambuffer_size:themaximumbuffersize:return:thetargetinde
阿罗的小小仓库·2024-01-03 09:20

EPANET2.0

一、管网水力模型的基本构成（1）水力模型的物理构成epanet中构建一个单纯水力模型（即不考虑水质部分、水泵能耗和管网造价），则必须有，节点（junction）、管段（pipe），至少一个水库（reservoir
Len°·2023-12-24 11:32

英语——分享篇——每日100词——901-1000

平凡的，普通的——or偶人+di弟+na那+ry人妖——平凡的偶人弟弟变成了那个人妖container——n.容器——con肯(谐音)+tain太闹(拼音)+er儿(拼音)——小肯太闹，被儿子装进容器reservoir
fo安方·2023-10-19 00:09

大数据算法-蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

背景：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，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，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k个不重复的数据:数据流长度N很大且不可知，所以不能一次性存入内存。时间复杂度为O(N)。随机选取k个数，每个数被选中的概率为k/N。思路：假设数据序列的规模为n，需要
Lens5935·2023-09-25 22:15

蓄水池抽样算法(reservoir sampling)

蓄水池抽样算法(reservoirsampling)场景：在长度未知的数据流中，等概率地采样一定数量的数据。即，数据量N未知，若要求采样k个数据，采样概率保证kN\frac{k}{N}Nk。要求：只遍历一遍数据，空间复杂度：O(N)O(N)O(N)。内容提要：算法主要思想、证明、LeetCode真题、Java源码。文章目录蓄水池抽样算法(reservoirsampling)证明K=1时K>1时K>
达卜六幺幺·2023-09-25 22:44

蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

一、问题蓄水池算法是一个数据抽样算法，寥寥几行，却暗藏玄机。主要用来解决如下问题：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。这个场景强调了3件事：数据流长度N很大且不可知，所以不能一次性存入内存。时间复杂度为O(N)。随机选取m个数，每个数被选中的概率为m/N。第1点限制了不能直接取N内的m个
那记忆微凉·2023-09-25 22:41

链表随机取节点/蓄水池采样reservoir sampling

蓄水池采样k/N问题N个样本中采样k个，每个样本被采的概率一样。常见面试场景：很长的不知道长度的链表随机选取k个节点。策略前k个（这里index以1为底，即：1～k），一定（概率为1）保留后N-k个，对于第j个（index：k+1<=j<=N)，以k/j为概率保留，并替换掉原来k个中的任意一个。证明最终采样的概率=被保留概率*之后不会被替换概率对于前k个（1～k）被保留概率=1之后不会被替换的概率
玉沙丘魔女·2023-04-07 07:43

记录一下，一个小小的硬盘缓存使用类SHDiskCache

写这个主要还是用来记录一下，避免自己长时间不用后想不起来之前项目里做数据缓存到本地，小的使用SP，大的用Litpal，但是后来想做一个用于存储网络请求下来的数据的工具，就有了现在这个基于DiskLruCache和Reservoir
原来如此丶·2023-03-28 14:11

Reservoir Sampling

Refs:https://gregable.com/2007/10/reservoir-sampling.htmlhttp://blog.jobbole.com/42550/Problem:ReservoirSamplingisanalgorithmforsamplingelementsfromastreamofdata.Imagineyouaregivenareallylargestreamof
aureole420·2023-03-12 12:15

水塘抽样算法（Reservoir Sampling Algorithm)

文章目录应用场景算法步骤算法原理代码实现应用场景主要用于解决大数据流中的随机抽样问题，即：当内存有限，数据长度很大，甚至未知，那么如何从中随机选取k个数据，并且要求是等概率。算法步骤水塘抽样的步骤是，只遍历一次，每次都考虑一个问题：当前元素是否被选中，选中后替换之前选中的哪一个元素。采样过程：step1：首先将前k个元素全部选取。step2：对于第i个元素(i>k)，以概率k/i来决定是否保留该元
ki_rui·2022-12-06 15:44

算法——水塘抽样 reservoirSample

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>简介reservoir的作用是：**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？
weixin_34269583·2022-12-06 15:42

蓄水池采样算法的python实现_蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

蓄水池抽样算法(ReservoirSampling)许多年以后，当听说蓄水池抽样算法时，邱simple将会想起，那个小学数学老师带他做“小明对水池边加水边放水，求何时能加满水”应用题的下午。一、问题我是在一次失败的面试经历中听说蓄水池算法的。之后上网搜了搜，知道是一个数据抽样算法，寥寥几行，却暗藏玄机。主要用来解决如下问题。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
weixin_39622562·2022-12-06 15:42

水塘抽样（Reservoir Sampling）

水塘抽样（ReservoirSampling）:力扣398题目而来参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29178293问题描述：当内存无法加载全部数据时，如何从包含未知大小的数据流中随机选取k个数据，并且要保证每个数据被抽取到的概率相等。特殊且常用情况：k=1，假设数据量为N第一个数n1n_1n1，我们选择保留，p(n1)=1p(n_1)=1p(n1)=1第二个数n
big-dataa·2022-12-06 15:08

图解连续学习中的蓄水池抽样算法(The Illustrated Reservoir sampling)

图解连续学习中的蓄水池抽样算法TheIllustratedReservoirsampling前言什么是ReservoirSampling？蓄水池抽样算法(Reservoirsampling)具体实现：AlgorithmR：证明AlgorithmR每个样本被取到概率相同：Distributed/ParallelReservoirSampling(并行蓄水池抽样算法)[^3]相关代码(后面用到时会补充
等待戈多。·2022-09-03 18:10

蓄水池采样算法-Reservoir Sampling

前言在刷Leetcode的过程种，遇到过不少类似的问题：给出一个链表，如何从中随机获取一个节点？直观的解法是把链表转换为List，或者获取其长度，再用Random解决。那么假如不能使用额外空间以及不允许事先获取其长度呢？一边扫描一边随机采样，这就是ReservoirSampling能做到的。事实上，ReservoirSampling可以用来解决n个元素里面随机抽取k个，乃至于支持不平均的随机权重，
akak18183·2021-06-06 00:55

U2 Vocabulary:Water

flood/droughtperiod/seasondesalination淡化reservoir水库aquifer蓄水层sewage下水道irrigation灌溉pristine原始的drillawell
Wallace_QIAN·2021-05-17 03:00

分布式/并行蓄水池抽样 (Distributed/Parallel Reservoir Sampling)

一道电面题目,分为两问:设计一个系统,不断接收数据包(数据内容可以简单想成一个int值).给定常量M,要求从所有获取的数据中随机抽样M个,每个样本被抽取的概率相等.如果已接收数据包的数量还未超过M个,则将它们全部返回.接收数据包的总量是未知的,可能非常大.机器的存储空间有限,无法存储所有数据包.但是存储M个数据包还是绰绰有余的.假如有K台机器,如何将第一问的算法做成分布式的,以最大化吞吐量?第一问
柳正来·2021-04-30 21:19

蓄水池采样(Reservoir Sampling)

在一个给定长度的数组中随机等概率抽取一个数据很容易，但如果面对的是长度未知的海量数据流呢？蓄水池采样(ReservoirSampling)算法就是来解决这个问题的,它在分析一些大数据集的时候非常有用。基本概念image细看后，我们可以对其进行扩展，假如从未知或者很大样本空间随机地取k个数？类比下即可得到答案，即先把前k个数放入蓄水池，对第k+1，我们以k/(k+1)概率决定是否要把它换入蓄水池，换
Astolfo·2021-03-11 06:41

2021-02-01 蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

蓄水池抽样算法（ReservoirSampling）应用场景:蓄水池抽样一般用于海量数据不知道总数只能遍历一次随机抽样问题。主要强调：数据流长度N很大且不可知，所以不能一次性存入内存。时间复杂度为O(N)。随机选取m个数，每个数被选中的概率为m/N。分布式蓄水池抽样（Distributed/ParallelReservoirSampling）应用场景：一块CPU的计算能力再强，也总有内存和磁盘IO
看不到任何出路·2021-02-01 11:15

蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

https://www.jianshu.com/p/7a9ea6ece2afstream.jpeg
运动书生·2021-01-28 14:09

Android本地数据存储： ASimpleCache

一：前言在上一篇博客Android本地数据存储：Reservoir博客中，我提到，除了Reservoir库，还可以采用ASimpleCache开源库，来实现本地数据存储。
weixin_30405421·2020-09-17 03:22

蓄水池抽样-reservoir

constreservoir=(data_stream,m)=>{letn=data_stream.length;letreservoir=newArray(m);for(leti=0;i=0&&jreservoir
_royalpioneer·2020-09-02 13:28

面试题 从很长的数据流等概率随机采样 蓄水池抽样 Reservoir Sampling

题目：有一个网页抓取器每秒钟抓取一个网页，定义一个API，每次调用的时候要等概率的从目前已经抓取的网页中随机选取一个，应该怎么实现？分析：这题题目定义有一定迷惑性，最直接的思路貌似应该是先保存当前采集到的所有网页，然后随机采样，这显然不是这题的考点。这题想只用O（1）的空间。其实就等价于有一个很长的数据流，数据量大到无法载入内存，怎么做随机等概率采样？容易想到的思路是产生一个0到1之间的随机数，然
LarryNLPIR·2020-08-24 11:51

蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

蓄水池抽样算法（ReservoirSampling）许多年以后，当听说蓄水池抽样算法时，邱simple将会想起，那个小学数学老师带他做“小明对水池边加水边放水，求何时能加满水”应用题的下午。一、问题我是在一次失败的面试经历中听说蓄水池算法的。之后上网搜了搜，知道是一个数据抽样算法，寥寥几行，却暗藏玄机。主要用来解决如下问题。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
邱simple·2020-08-22 02:40

硬盘缓存使用类SHDiskCache，缓存的基本操作、时长管理以及数据回调

写这个主要还是用来记录一下，避免自己长时间不用后想不起来之前项目里做数据缓存到本地，小的使用SP，大的用Litpal，但是后来想做一个用于存储网络请求下来的数据的工具，就有了现在这个基于DiskLruCache和Reservoir
原来如此丶·2020-08-17 04:22

【Algorithm】 Reservoir Sampling & Shuffle an Array

ReservoirSamplingExampleQuestion:Randomlychoosingksamplesfromalistofnitems,whereniseitheraverylargeorunknownnumber.Typicallynislargeenoughthatthelistdoesn’tfitintomainmemory.从最简单的方法开始：intr[]withsizek;
Firehotest·2020-08-11 02:03

spark源码解读2之水塘抽样算法（Reservoir Sampling）

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningspark源码解读系列环境：spark-1.5.2、hadoop-2.6.0、scala-2.10.41.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
KeepLearningBigData·2020-08-09 20:35

Reservoir sampling（水塘抽样）

题目1：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。对于复杂问题一定要学会归纳总结，即从小例子入手，然后分析，得出结论，然后在证明。不然遇到一个抽象问题，不举例感觉这个问题，直接解还是比较难的。对于此问题的难处就是数据流的长度未知，如果已知，soeasy。现在进行归纳总结：1）长度为1，只有一个数据，
zydoer·2020-08-03 13:56

Reservoir 实现的简易缓存

title:Reservoir实现的简易缓存category:Android开发feature_image:"https://ssevening.github.io/assets/android.png"image
ssevening·2020-07-15 21:09

Reservoir Sampling 蓄水池抽样

最先遇到这个问题是在面试题原始版有一个店老板,他决定从每天光顾他的店的顾客中随机选出一个人,在当天打烊时给这位顾客发去一份小礼品,问怎样选才能保证随机(顾客不是同时来,所以没法让这一堆人站好随机挑,而且每天会来多少人你不知道,可能打烊前突然来一大拨人,老板比较呆,只能记住一两个人,没法把所有人的信息都记录下来)抽象版有一个数据流输入过来,请在数据流停止时,返回数据流中的随机的一个数.注意,数据是流
pf1492536·2020-07-07 18:34

LeetCode：382.398 水塘抽样

https://gregable.com/2007/10/reservoir-sampling.html水塘抽样：从一个数据流或者总量很大（且大小未知或者遍历一遍消耗较大）的情况下，随机抽取一定数量的样本
于老师的父亲王老爷子·2020-06-29 08:58

[Alg] 随机抽样完备算法-蓄水池算法 Reservoir Sampling

1.问题定义在保证$n$个元素被抽取的概率是相同的前提下，从总量为$n$的样本空间中随机抽取$k$个元素2.应用场景和一般算法(1)对于总数$n$值已知的情况我们可以用最简单的随机数算法，生成范围在$[1,n]$间的$k$个随机数。(2)对于总数$n$值提前未知的情况一种方法是，首先遍历这个样本空间下所有样本并计数，得到n，之后再用(1)中的方法等随机抽样。但是先遍历一遍样本空间，在样本很大的情况
listenviolet·2020-06-28 20:00

水塘抽样(Reservoir Sampling)问题

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：IhavealinkedlistofnumbersoflengthN.NisverylargeandIdon’tknowinadva
weixin_30836759·2020-06-28 01:23

7套联排别墅，风水极佳的伦敦二区唯一的湖景楼盘！绝美景色，尽收眼底

都市生活似乎总是高楼林立，车辆川流不息…而在伦敦北二区，却有一个与众不同的湖滨花园大型住宅项目：两大天然水域（NewRiver&Reservoir）形成一个"8"字形，风水极好；整个区域绿意盎然，特立独行
英国那些事儿·2020-06-27 00:00

蓄水池采样python实现

reservoir=[]fort,iteminenumerate(iterable):iftreservoir.append(item)else:m=random.randint(0,t)ifm<
zishuai·2020-06-25 17:22

简单票务系统

下面是JAVA实现：其中需要两个类Reservoir（票）Booth（售票厅）//票publicclassReservoir{privateinttotal;publicReservoir(intt){
TimmyR·2020-04-14 12:30

（转）蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

从一个包含n个对象的列表S中随机选取k个对象，n为一个非常大或者不知道的值。通常情况下，n是一个非常大的值，大到无法一次性把所有列表S中的对象都放到内存中。我们这个问题是蓄水池抽样问题的一个特例，即k=1。解法：我们总是选择第一个对象，以1/2的概率选择第二个，以1/3的概率选择第三个，以此类推，以1/m的概率选择第m个对象。当该过程结束时，每一个对象具有相同的选中概率，即1/n，证明如下。证明：
HELLOWORLD_cb34·2020-04-10 08:01

Reservoir Sampling

Problem:Choosekentriesfromnnumbers.Makesureeachnumberisselectedwiththeprobabilityofk/nBasicidea:Choose1,2,3,...,kfirstandputthemintothereservoir.Fork+1,pickitwithaprobabilityofk/(k+1),andrandomlyrepla
WTIFS·2020-04-10 06:13

【游戏推荐】—《落水狗》（《Reservoir Dogs》）

25年前，昆丁拍摄了一部名为《落水狗》的电影，从此名声大噪，这部电影也成为了昆丁的代表作。25年后，也就是今天，以电影《落水狗》为蓝本的一款全新的第三人称冒险游戏《落水狗：杀戮岁月》（《ReservoirDogs:BloodyDays》）出现在大家的视野当中。在游戏里面你可以控制落水狗电影里面的6位主要角色。分别是：金发女郎，蓝先生，棕先生，粉红先生，橙先生和白先生。游戏里面一共有18个不同的任务
闰土我是猹啊_·2020-04-06 07:14

记忆单词reservoir、structure，快速记忆法来教你

reservoir[ˈrezəvwɑ:(r)]n.水库模块：re热拼音，se色拼音，r像小草
轻忆教育·2020-03-23 16:37

蓄水池抽样算法

算法思路先初始化一个集合，集合中有k个元素，将此集合作为蓄水池（reservoir），然后从第k+1个元素开始遍历，并且按一定的概率替换掉蓄水池里面的元
wengle·2020-03-16 18:46

Vocabulary

U2flood/droughtperiod/seasondesalination淡化reservoir水库aquifer蓄水层sewage下水道irrigation灌溉pristine原始的drillawell
Wallace_QIAN·2020-02-23 23:35

Reservoir Samplings

LinkedListRandomNodeGivenasinglylinkedlist,returnarandomnode'svaluefromthelinkedlist.Eachnodemusthavethesameprobabilityofbeingchosen.Followup:Whatifthelinkedlistisextremelylargeanditslengthisunknownto
蓝眼睛灰·2020-02-17 08:04

Reservoir Computing论文学习

目录背景：RC优势：储备池计算主要理论组成：ESNS数学模型结构表示状态方程和输出方程计算过程储备池的优化GA；使用进化算法对参数进行优化；基于随机梯度下降法的储备池参数优化参考文章：ReservoirComputing背景：神经网络的一种弥补RNN缺点神经网络方法在具体应用过程中也存在一些局限性.比如前向结构的神经网络一般不适合处理与时序相关的机器学习问题,而在实际应用中出现的问题往往与时间相关
nupt想象之中·2020-02-10 17:00

新型T细胞疗法有望清除人体内存留的HIV病毒？

HIV不能被彻底清除的主要障碍，是由于HIV的潜伏感染细胞所构成的潜伏储库(reservoir)的存在。处于潜伏状态的HIV多以cDNA的形式整合至宿主基因组中，不易受到高效ART药物的作用。
北京缔一生物·2020-02-07 09:32

每天学习一点（词根serv）

conservative（保守的，传统的，谨慎的）conserve（n蜜饯vt保存）conservation（n保存，保护）conservatism（n保守主义）servile（adj奴性的，百依百顺的）reservoir
任诗奇·2019-04-28 08:31

Android本地存储工具Reservoir替代SharedPreferences

后来接触到Reservoir后用它进行本地存储轻量级的数据，一直使用至今。Reserv
Jason_Samuel·2018-07-03 17:25

audioEmotion情绪识别的代码

非常好的项目http://reservoir-conceptors.blogspot.com/2015/07/emotion-recognition-and-tone.htmlhttps://github.com
美环花子若野·2017-12-10 09:54

面试算法之蓄水池取样(Reservoir Sampling)

在一个给定长度的数组中随机等概率抽取一个数据很容易，但如果面对的是长度未知的海量数据流呢？蓄水池采样(ReservoirSampling)算法就是来解决这个问题的,它在分析一些大数据集的时候非常有用。1.算法描述先选取数据流中的前k个元素，保存在集合A中；从第j（k+1<=j<=n）个元素开始，每次先以概率p=k/j选择是否让第j个元素留下。若j被选中，则从A中随机选择一个元素并用该元素j替换它；
张大虎·2017-12-04 05:13
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