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Objective-C实现蓄水池算法(附完整源码)
阅读量:796 次
发布时间:2023-02-22

本文共 1317 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Objective-C实现蓄水池算法

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。

#import
@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。

    转载地址:http://vbsfk.baihongyu.com/

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