蓄水池算法

发表于 | 更新于: |
字数统计: 852

蓄水池算法(Reservoir Sampling)

这个算法真的很奇妙，它的核心是一个数学证明。外延，或者说应用场景是：

  1. $C_n^k$，也就是从大小为 n 的样本集中随机取 k 个不同的样本
  2. 流式数据，或者说无法直接根据索引拿到数据（更加不可能一遍加载到内存）

算法描述

算法的描述其实很简单：维基百科：水塘抽样

1
2
3
4
5
6
7
问题描述：从包含n个不同的项目的集合S中随机选取k个不同的样本。
算法：
从S中取首k个放入[水塘]中
对每个S[j]项（j>=k，数组从0开始）：
true随机产生一个范围从0到j的整数r
true若r<k则把水塘中的第r项换成S[j]项
最后得到的水塘就是抽样结果

这个算法保证了每一项最后可能存在于水塘中的概率都是一样的。

单看算法，你肯定不知道为什么是等概率，其实数学证明并不难，请看下面的证明：

数学证明

我们把样本分为两类：

  1. 一类是首 k 个，它们一开始就在水塘中
  2. 一类是其他，它们一开始并不在水塘中

我们发现两个简单的逻辑：

  1. 对于水塘中的样本，只要随机数不选到该样本，该样本就不会被替换
  2. 水塘的某个项一旦被替换，就不可能再回到水塘，不会出现被替换掉，然后再回到水塘的局面，这样就保证了问题不会进一步变得复杂。所以：某个项被保留的概率 = 被选中到水塘的概率 * 后续不被替换的概率

分类讨论，首 k 个样本最终存在于水塘中的概率，和其余样本最终存在于水塘中的概率：

  1. 首 k 个样本，随便选一个做研究对象。被选中到水塘的概率为：1。（数组从 1 开始）从 j=k+1 开始考虑替换，第一次不被替换的概率是$\frac{k}{k+1}$，第二次不被替换的概率是$\frac{k+1}{k+2}$，第三次...，一直到最后一次不被替换的概率是$\frac{n-1}{n}$。

    所以该项被保留的概率 = $1\times\frac{k}{k+1}\times\frac{k+1}{k+2}\times\frac{k+2}{k+3}\times\cdots\times\frac{n-1}{n}=\frac{k}{n}$
  2. 一开始不在水塘中的那一部分，随便选一个做研究对象。被选中到水塘的概率为：$\frac{k}{j}$，后续不被替换的概率$\frac{j}{j+1}$，一直到$\frac{n-1}{n}$。

    所以该项被保留的概率 = $\frac{k}{j}\times\frac{j}{j+1}\times\cdots\frac{n-1}{n}=\frac{k}{n}$

到此我们就证明了所以样本最终存在于水塘中的概率都是$\frac{k}{n}$，这也完全符合了我们的数学期望。

代码

弄个流式数据我们这里没有条件，只能用伪代码模拟一下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
public Data[] reservoirSampling(int k, DataStream dataStream){
    Data[] reservoir = new int[k];

    // init pool
    for(int i=0;i<reservoir.length;i++){
        reservoir[i] = dataStream.getCurrentData();
        dataStream.toNext();
    }

    Random random = new Random();
    for(int i=k;!dataStream.isFinish();i++){
        int d = random.nextInt(i+1);
        if(d<k){
            reservoir[d] = dataStream.getCurrentData();
        }
        dataStream.toNext();
    }

    return reservoir;
}