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蓄水池抽样(Reservoir Sampling)是一种在数据流中随机抽取样本的有效方法。其独特之处在于,无需预先知道数据的总量,便能实现高效随机抽样。下面,我们将通过Objective-C代码示例,详细阐述如何实现蓄水池抽样。
@interface ReservoirSampler : NSObject - (NSArray *)reservoirSamplingWithStream:(id)stream
蓄水池抽样算法的基本原理是:在数据流的前段(称为蓄水池)中存储一定数量的样本,然后从中随机抽取k个样本作为最终结果。以下是实现过程的关键步骤:
初始化蓄水池:首先,需要从数据流中读取前k个样本,将其存储在蓄水池中。
- (id)init { self = [super init]; return self; } 抽样过程:随后,从蓄水池中随机抽取k个样本。
- (NSArray *)reservoirSamplingWithStream:(id)stream { // 读取前k个样本 NSMutableArray *samples = [NSMutableArray array]; int i = 0; while (i < k && [stream respondsToSelector:@selector(readDataLength)]) { NSData *data = [stream readDataLength:1024]; if (data.length > 0) { [samples addObject:data]; i++; } } // 随机抽取 if (samples.count >= k) { NSArray *randomSamples = [samples randomObjectCount:k]; return randomSamples; } else { // 如果数据不足k个,直接返回所有样本 return [samples copy]; }} 处理数据流:在实际应用中,数据流可能是动态的,因此需要确保抽样过程能够适应流速变化。
- (void)handleStreamData:(id)streamData { // 如果已经有k个样本,随机抽取一个 if (self.samples.count >= k) { [self.randomlySelectSample]; } else { // 加入新样本 [self.samples addObject:streamData]; }} 需要注意的是,蓄水池抽样的效果取决于蓄水池的大小和抽样率。通常建议将蓄水池的大小设置为k,确保样本的代表性。
通过以上代码示例,可以清晰地看到蓄水池抽样的实现逻辑。该算法不仅适用于数据流,还可以应用于文件或其他资源的随机抽样场景。
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