题目描述 从N个元素中随机抽取k个元素，但的k个数无法事先确定。 在实际应用中，往往会遇到很大数据流的情况。因此，我们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。 特别地，此题元素为1 N。 解题思路 蓄水池算法。 1. 先选 ...
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2019-05-18 22:31:17
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1.蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling） https://www.jianshu.com/p/7a9ea6ece2af 2.spark抽样之蓄水池抽样 https://blog.csdn.net/snaillup/article/details/69524931?utm_sourc ...
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2018-12-23 22:11:22
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详见：https://www.cnblogs.com/Junsept/p/7324981.html Hibernate的cache管理： Cache就是缓存，它往往是提高系统性能的最重要手段，对数据起到一个蓄水池和缓冲的作用。Cache对于大量依赖数据读取操作的系统而言尤其重要。在大并发量的情况下， ...
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2018-12-17 11:40:33
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class Solution { private: vector<int> vc; public: Solution(vector<int> nums) { vc = nums; } int pick(int target) { vector<int> tmp; int size = 0; for ...
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2018-09-26 01:15:12
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问题描述 要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。例如： 这种应用的场景一般是数据流的情况下，由于数据只能被读取一次，而且数据量很大，并不能全部保存，因此数据量N是无法在抽样开始时确定的；但又要保持随机性，于是有了这个问题。 算法思想 假设数据序列的规模为 n，需要采样的数量的为 k。 ...
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2018-09-06 19:59:59
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知识复习 空间亚线性算法：由于大数据算法中涉及到的数据是海量的，数据难以放入内存计算，所以一种常用的处理办法是不对全部数据进行计算，而只向内存里放入小部分数据，仅使用内存中的小部分数据，就可以得到一个有质量保证的结果。数据流算法：是指数据源源不断地到来，根据到来的数据返回相应的部分结果。适用于两种情 ...
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2018-09-02 14:31:49
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蓄水池抽样——《编程珠玑》读书笔记 382. Linked List Random Node 398. Random Pick Index 蓄水池抽样——《编程珠玑》读书笔记 382. Linked List Random Node 398. Random Pick Index 问题：如何随机从n个 ...
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2018-04-30 13:37:33
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最近有个需求，需要从不固定大小的数据集中取固定数量的数据作为样本，有个同学提到了蓄水池算法，于是了解了一下。 蓄水池算法，本身是为了解决海量数据的随机抽样问题，在算法领域应用还是挺广泛的，由于数据本身是有权重，又出现了加权蓄水池算法。 蓄水池算法 问题描述: 给定一个不固定长度的数据集合 seque ...
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2018-01-27 00:34:01
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最近在个性化推荐系统的优化过程中遇到一些问题，大致描述如下：目前在我们的推荐系统中，各个推荐策略召回的item相对较为固定，这样就会导致一些问题，用户在多个推荐场景（如果多个推荐场景下使用了相同的召回策略）、多次请求时得到的结果也较为固定，对流量的利用效率会有所降低；尤其对于行为较少的用户，用来作为 ...
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2017-10-27 19:08:25
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