Во многих приложениях нам может потребоваться случайная выборка подмножества данных из большего набора данных. Один из подходов к решению этой проблемы называется отбором проб из резервуара, который представляет собой простой, но мощный алгоритм случайного отбора проб. В этом посте мы рассмотрим, как работает алгоритм отбора проб пласта, его приложения и как его реализовать на Python.
Что такое отбор проб из резервуара?
Отбор проб резервуара — это метод, используемый для случайного выбора подмножества данных из большего набора данных. Он часто используется, когда весь набор данных недоступен или требуется только небольшая выборка данных. Алгоритм работает, выбирая случайную выборку элементов из большого набора данных, а затем заменяя их новыми элементами по мере их появления. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет выбрано необходимое количество элементов.
Алгоритм отбора проб резервуара
Алгоритм отбора проб пласта достаточно прост. Он включает в себя два шага:
- Инициализировать резервуар с первыми k элементами из набора данных
- Для каждого элемента j в наборе данных сгенерируйте случайное число от 0 до j. Если число меньше k, замените элемент в резервуаре новым элементом.
Размер резервуара (k) определяет размер случайной выборки. Алгоритм гарантирует, что каждый элемент в наборе данных имеет равные шансы быть выбранным.
Реализация выборки резервуара в Python
Вот пример того, как вы можете реализовать алгоритм отбора проб из резервуара в Python:
В этом примере у нас есть входной массив из восьми элементов, и мы хотим выбрать случайную выборку размера четыре. Сначала мы инициализируем выходной массив первыми k элементами входного массива. Затем мы перебираем оставшиеся элементы входного массива и генерируем случайное число от 0 до j. Если случайное число меньше k, мы заменяем элемент в выходном массиве новым элементом. Наконец, мы печатаем входной и выходной массивы.
Применение отбора проб из резервуара
Отбор проб из резервуара имеет множество применений, в том числе:
- Выборка опроса. При выборке опроса нам может потребоваться выбрать случайную выборку лиц из совокупности для сбора данных.
- Выборка из базы данных. При выборке из базы данных мы можем захотеть выбрать случайную выборку строк из большой таблицы для анализа.
- Веб-кеширование. В веб-кэшировании может потребоваться случайный выбор подмножества веб-страниц для кэширования для более быстрого доступа.
Заключение
Резервуарная выборка — это простой и эффективный алгоритм случайной выборки из большого набора данных. Это мощный инструмент для многих приложений, включая выборку опросов, выборку баз данных и веб-кэширование. Реализуя алгоритм на Python, мы можем легко применить его к различным наборам данных и вариантам использования.
