Algorithms:Reservoir Sampling

最新推荐文章于 2024-08-11 17:40:33 发布
最新推荐文章于 2024-08-11 17:40:33 发布
阅读量245 收藏
点赞数
分类专栏： Algorithm&Data Structure
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/hackerdotcn/article/details/78706833
版权
本文介绍了蓄水池算法的基本概念及其实现原理，蓄水池算法是一种从大量数据中随机抽取固定数量样本的有效方法，广泛应用于大数据处理和随机抽样等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

随机性驱动：从概率论到算法分析的前沿实践与未来展望
Sapphire521的博客
04-28 25
通过引入随机化策略，算法能够在平均情况下获得更优性能、降低最坏情形概率，甚至在大规模工业场景中显著提升稳定性与安全性。未来，随着硬件异构化、隐私计算和可验证随机性的需求增长，随机算法将在更广泛的领域发挥关键作用。最坏情况（99% 百分位）：随机化 1.5 s1.5\,\mathrm{s}，传统 >5 s>5\,\mathrm{s}平均执行时间：随机化 1.2 s1.2\,\mathrm{s}，传统 1.8 s1.8\,\mathrm{s}区分伪随机（PRNG）与真随机（TRNG）的适用场景。
蓄水池抽样算法 (Reservoir Sampling Algorithm)
喜欢恋着风
08-09 1096
蓄水池抽样算法简介蓄水池抽样算法是随机算法的一种，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 reser
随机抽样问题（蓄水池问题Reservoir Sampling）
陆业聪
06-06 871
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
Reservoir sampling
wch0lalala的博客
05-05 366
算法描述 从N（未知）个元素中随机的抽取k个元素，遍历一次，保证每个元素抽到的概率相同（k/n）； 具体做法 1、初始化数组A，大小为k； 2、遍历1~k放入数组A； 3、从k+1开始，当接收到第i个数据t时，随机数j∈[1,i]，若j<=k，则使用t替换A[j]。 算法原理 1、因为生成的随机数j的范围是[1,i]，而当数字j小于等于k时，才会被替换进数组A，所以对于每个新到来的元素i，它...
水塘抽样算法（Reservoir Sampling Algorithm)
博客
04-25 3047
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素，如果保留该元素的话，则随机丢弃掉原有的k个元素中的一个(即原来某个元素被丢掉的概率是1/
【算法34】蓄水池抽样算法 (Reservoir Sampling Algorithm)
weixin_30810583的博客
07-14 324
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: 1 array R[k]; // result 2 intege...
Algorithms Every Data Scientist Should Know: Reservoir Sampling
japinli
08-17 747
you have a stream of items of large and unknown length that we can only iterate over once. Create an algorithm that randomly chooses an item from this stream such that each item is equally likely to be selected
蓄水池取样(Reservoir sampling)
console_log的博客
05-19 589
Reservoir samplingis a family ofrandomized algorithmsfor choosing asimple random sample, without replacement, ofkitems from a population of unknown sizenin a single pass over the items. The size of the populationnis not known to the algorithm and...
redis内存淘汰策略-------Reservoir Sampling(水库采样)
weixin_46290302的博客
08-11 939
水库采样法（Reservoir Sampling）是一种在处理大规模数据流或未知大小的数据集合时，用于从中随机抽取固定数量样本的算法。它特别适用于数据流场景，因为在数据流开始之前并不知道其总量。核心思想水库采样的核心思想是在处理一个可能无限大的数据流时，从中抽取固定数量的样本，使得每个数据元素被选中的概率是相同的。操作步骤初始化：创建一个大小为k的“水库”数组，并将前k个元素直接存入水库。替换阶段对于每一个新的元素（假设这是第n个元素），生成一个随机数r，该随机数的范围是[0, n-1]。
streaming_algorithms：各种流算法的高性能实现，包括Count-min草图，Top k，HyperLogLog，储层采样
02-05
4. 储层采样（Reservoir Sampling）： 储层采样是一种在未知大小的数据流中进行随机抽样的算法。当数据流到达时，算法会以一定概率替换现有样本，从而保证在数据流结束时，样本空间能代表整个数据流。这种方法尤其...
Reservior Sampling (蓄水池抽样算法)
chouisbo的博客
02-13 2157
蓄水池抽样问题是，从一个长度为n的流中随机选取k个元素，使得n个元素中的每个元素都以相同的概率被采样到，通常情况下n是一个未知的很大的数目，而且无法将其载入主存中。
高性能流算法实现详解：Count-min草图、Top k等
### 储层采样（Reservoir Sampling） 储层采样是一种随机抽样算法，用于从连续流中随机选择一个固定数量的样本。它特别适用于无法回溯数据流的场景。储层采样算法保持一个大小固定的数组（储层），这个数组中存放了...
Echo-State Networks for Network Traffific Prediction
学习使我快乐
09-04 511
Echo-State Networks for Network Traffific Prediction 作者：Oluwamayowa Ade Adeleke 文章目录Echo-State Networks for Network Traffific Prediction图结构RESERVOIR LEARNING AND ECHO STATE NETWORKS(ESNS)Reservoir Learning algorithmsECHO STATE NETWORKS(ESNS)EXPERIMENTS AND
新化县建材家居协会电子商务频道共建专项方案.doc
05-23
新化县建材家居协会电子商务频道共建专项方案.doc
电动车控制器79HF9211：三相无刷电机矢量控制与智能驱动程序详解
05-23
内容概要：本文详细介绍了79HF9211电动车控制器的程序架构及其关键实现细节。首先探讨了三相无刷电机的矢量控制，包括PWM频率设置、死区时间配置以及相电流采样的自校准。接着讨论了电机启动时采用的缓升策略，特别是线性斜坡函数的应用、初始力矩限制和霍尔传感器消抖处理。然后阐述了过流保护机制，强调了q轴电流监测和故障处理方法。最后提到了通信层的一些特殊功能，如CAN协议中的调试指令和安全冗余设计的重要性。 适合人群：从事电动车控制系统开发的技术人员，尤其是对三相无刷电机矢量控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：帮助开发者深入了解79HF9211控制器的工作原理和技术细节，掌握其编程技巧并应用于实际项目中，确保系统的高效性和稳定性。 其他说明：文中提供了多个代码片段作为实例，便于读者理解和实践。同时提醒使用者注意某些高级功能（如解除温度保护）可能带来的风险。
PMSM FOC+SVPWM仿真模型与DSP28335代码实现及10kw永磁电机实验验证 · SVPWM 宝典
05-23
内容概要：本文介绍了针对10千瓦永磁同步电机(PMSM)的FOC(磁场定向控制)+SVPWM(空间矢量脉宽调制)仿真模型及其在DSP28335芯片上的代码实现。首先阐述了实验背景与目的，旨在通过仿真模型深入了解PMSM的动态特性和有效控制策略。接着详细描述了基于MATLAB/Simulink平台构建的仿真模型，涵盖电机数学模型、控制算法及信号处理流程，重点在于矢量控制策略如电流环、速度环和磁场控制。随后展示了仿真的验证结果，表明模型能精确模拟电机运行状态并提升功率因数和效率。最后，文中详述了DSP28335代码实现部分，确保了电机控制算法的核心逻辑得以正确执行。实验验证显示，所提出的控制策略使电机运行稳定，响应迅速，满足预期性能指标。 适合人群：从事电机控制系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对电机控制感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握PMSM FOC+SVPWM控制方法的研究人员和技术开发者，帮助他们更好地设计和优化电机控制系统，提高电机运行效率和控制精度。 其他说明：文章还提到未来将在此基础上进一步探索更多应用场景，优化现有模型与代码，以适应更广泛的实际需求。
西门子PLC动态密码程序解析：适用于1200与1500PLC的SCL编写催款程序及动态密保
05-23
内容概要：本文详细介绍了西门子PLC动态密码程序的设计与实现，特别针对1200PLC和1500PLC型号。该程序主要用于催款业务场景，采用了SCL（结构化控制语言）进行编写，提供了动态密保功能，增强了系统安全性和用户账户的保密性。文章从程序的编写思路、操作步骤到实际应用场景进行了全面解析，强调了其在提升工作效率、减少人为错误以及保障企业信息安全方面的优势。文中还提到，该程序具有高度的通用性和灵活性，适用于不同的业务需求，并配有详细的视频讲解，帮助用户更好地理解和操作。 适合人群：从事工业自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉或希望深入了解西门子PLC编程的人士。 使用场景及目标：①需要在工业控制系统中实施催款程序的企业；②希望通过增强动态密保功能提升系统安全性的企业；③希望掌握SCL编程技巧并应用于实际项目中的技术人员。 其他说明：该程序不仅提升了系统的安全性和可靠性，还在效率和准确性方面表现出色，为企业带来了更多商业机会和发展空间。
数据库仓库管理系统课程设计.doc
05-23
数据库仓库管理系统课程设计.doc
数据库实验3.doc
最新发布
05-23
数据库实验3.doc
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值