海量資料中隨機抽查K個樣本 演算法

現在做爬蟲階段的資料分析，需要針對每乙個站點隨機抽檢k個url，那麼，如何從巨大數量的url中做到隨機抽檢呢?url的總數是不知道的，當然你可以掃瞄兩次，第一次得到url總是，但是，有更好的做法。

（哈哈，我要無恥的說 原創 **標籤不好看 ：））

以下引用來自：

要求從n個元素中隨機的抽取k個元素，其中n無法確定。

是在 《計算機程式設計與藝術》 中看到的這個題目，書中只給出了解法，沒給出證明。

解決方法是叫reservoir sampling （蓄水池抽樣）

init: a reservoir with the size： k

fori= k+1ton

m=random(1, i);

if( m < k)

swapthe mth valueandith value

end for

證明：每次都是以 k/i 的概率來選擇

例: k=1000的話， 從1001開始作選擇，1001被選中的概率是1000/1001，1002被選中的概率是1000/1002，與我們直覺是相符的。

接下來證明：

假設當前是i+1, 按照我們的規定，i+1這個元素被選中的概率是k/i+1，也即第 i+1 這個元素在蓄水池中出現的概率是k/i+1

此時考慮前i個元素，如果前i個元素出現在蓄水池中的概率都是k/i+1的話，說明我們的演算法是沒有問題的。

對這個問題可以用歸納法來證明：k < i <=n

1.當i=k+1的時候，蓄水池的容量為k，第k+1個元素被選擇的概率明顯為k/(k+1), 此時前k個元素出現在蓄水池的概率為 k/(k+1), 很明顯結論成立。

2.假設當 j=i 的時候結論成立，此時以 k/i 的概率來選擇第i個元素，前i-1個元素出現在蓄水池的概率都為k/i。

證明當j=i+1的情況：

即需要證明當以 k/i+1 的概率來選擇第i+1個元素的時候，此時任一前i個元素出現在蓄水池的概率都為k/(i+1).

前i個元素出現在蓄水池的概率有2部分組成, ①在第i+1次選擇前得出現在蓄水池中，②得保證第i+1次選擇的時候不被替換掉

①.由2知道在第i+1次選擇前，任一前i個元素出現在蓄水池的概率都為k/i

②.考慮被替換的概率：

首先要被替換得第 i+1 個元素被選中(不然不用替換了)概率為 k/i+1，其次是因為隨機替換的池子中k個元素中任意乙個，所以不幸被替換的概率是 1/k，故

前i個元素中任一被替換的概率 = k/(i+1) * 1/k = 1/i+1

則沒有被替換的概率為: 1 - 1/(i+1) = i/i+1

綜合① ②,通過乘法規則

得到前i個元素出現在蓄水池的概率為 k/i * i/(i+1) = k/i+1

故證明成立

看著以前如此遙遠的演算法應用到專案中，感覺不一樣呀，公司面試狂面演算法還是有道理的：）

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