从链表中有效地选择一组随机元素

从链表中有效地选择一组随机元素的方法是使用蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）。蓄水池抽样算法是一种随机抽样方法，可以在O(n)时间复杂度内从链表中选择k个随机元素。

蓄水池抽样算法的基本思想是，遍历链表，对于每个元素，以一定的概率选择它作为蓄水池中的一个元素。具体实现时，可以使用一个变量count来记录已经遍历的元素个数，以及一个数组reservoir来存储蓄水池中的元素。对于每个元素，如果它被选中，则以1/count的概率替换蓄水池中的一个随机元素。

以下是蓄水池抽样算法的伪代码：

function reservoir_sampling(linked_list, k):
    count = 0
    reservoir = []
    for item in linked_list:
        count += 1
        if count <= k:
            reservoir.append(item)
        else:
            p = random.randint(1, count)
            if p <= k:
                reservoir[p-1] = item
    return reservoir

蓄水池抽样算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(k)，其中n为链表长度，k为要选取的随机元素个数。

在实际应用中，蓄水池抽样算法可以用于从大规模数据集中选取一组随机样本，例如从用户行为日志中随机选取一组用户进行A/B测试，或者从大规模数据集中随机选取一组样本进行机器学习训练等。