如何在C++中从具有不同概率的数组中随机选取元素_从JavaScript中的数组中选取随机元素将返回整个数组_我可以在C++中从数组中选取一个随机元素吗？ - 腾讯云开发者社区

从列表中或数组中随机抽取固定数量的元素组成新的数组或列表 1:python版本:python里面一行代码就能随机选择3个样本 >>> import random >>> mylist=list(range...个元素 >>> newlist [4, 7, 2] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3个元素 >>> newlist [4, 3..., 1] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3个元素 >>> newlist [5, 9, 3] >>> 2：jQuery版本...那么jQuery中怎么随机选出固定数组数组[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的三个元素，并构造成新数组的？...arr中,随机返回num个不重复项 function getArrayItems(arr, num) { //新建一个数组,将传入的数组复制过来,用于运算,而不要直接操作传入的数组; var

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- 从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的

题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...等概率：洗牌算法有些人也称等概率洗牌算法，其实发牌的过程和我们抽签一样的，大学概率论讲过抽签是等概率的，同样洗牌算法选中每个元素是等概率的。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...， Knuth 和 Durstenfeld 在Fisher 等人的基础上对算法进行了改进，在原始数组上对数字进行交互，省去了额外O(n)的空间。...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。

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蓄水池抽样

问题 1、给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据 2、在不知道文件行数的情况下，如何在只遍历一遍文件的情况下...情况1：对于最后n-k个流项，即，对于流[i]，其中k<=i<n 对于每一个这样的流项流[i]，我们从0到i选取一个随机索引，如果选取的索引是前k个索引之一，我们将选取索引处的元素替换为流[i] 为了简化证明...最后一个项目在最终库中的概率=为最后一个项目选取前k个索引之一的概率=k/n（从大小为n的列表中选取k个项目之一的概率）现在让我们考虑第二个最后一个项目。...最后第二项在最终储层中的概率[]=[在流[n-2]的迭代中选取前k个索引之一的概率]X[在流[n-1]的迭代中选取的索引与在流[n-2]中选取的索引不同的概率]=[k/（n-1）]*[（n-1）/n]=...来自流[0..k-1]的项目在最终数组中的概率=当项目流[k]、流[k+1]、….时项目未被拾取的概率…。

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按权重随机选择（leetcode 528）

文章目录 1.问题描述 2.难度等级 3.热门指数 4.解题思路 5.实现示例 5.1 C++ 5.2 Golang 参考文献 1.问题描述给你一个下标从 0 开始的正整数数组 w ，其中 w[i]...选取下标 i 的概率为 w[i] / sum(w) 。要求: 返回的随机函数的时间复杂度不超过 O(logn)。...例如，对于 w = [1, 3]，挑选下标 0 的概率为 1 / (1 + 3) = 0.25 （即 25%），而选取下标 1 的概率为 3 / (1 + 3) = 0.75（即 75%）。...对应元素下标为 2，如果随机数落在 [10,15]，应该找到值 15, 对应元素下标为 3，如果使用顺序遍历来查找元素效率较低, 由于前缀和数组是有序的, 所以可以使用二分法查找。...注意：需要先确定待查找的元素在数组中的位置 , 根据题意, 前缀和数组中第一个 >= x 的元素就是待查找的元素，确定了这一点才能写出正确的二分查找。

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什么是水塘抽样算法（Reservoir Sampling）

问题描述：给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出这组数据的k个概率相等的均匀抽样。...此外也不能采用不能先遍历一遍，然后分块存储数据，再随机选取。最后要求是数据选取绝对随机的保证。...前k个数被选中的概率都是一致的，都是1。（2）第二步。在处理第k+1个元素时分两种情况：情况1：第k+1个元素未被选中，数组中没有元素被替换；此时，数组中每个元素的出现概率肯定是一样的，这很显然。...总结：其实，这种算法的能保证概率相等的前提就是：当数据总量加1的时候，都会在当前总量的范围内，进行生成随机数，这样就能保证范围内的所有的数字出现概率都是相等的，然后根据概率均等随机数字来判断，是否落在了我们采样数组的边界中...，如果落到了就替换原来数组中相同的位置的值，如果没有落到，就继续遍历选取，直到所有的数据处理完毕。

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按权重随机选择（前缀和+二分查找）

题目给定一个正整数数组 w ，其中 w[i] 代表下标 i 的权重（下标从 0 开始），请写一个函数 pickIndex ，它可以随机地获取下标 i，选取下标 i 的概率与 w[i] 成正比。...例如，对于 w = [1, 3]，挑选下标 0 的概率为 1 / (1 + 3) = 0.25 （即，25%），而选取下标 1 的概率为 3 / (1 + 3) = 0.75（即，75%）。...也就是说，选取下标 i 的概率为 w[i] / sum(w) 。...[[[1]],[]] 输出： [null,0] 解释： Solution solution = new Solution([1]); solution.pickIndex(); // 返回 0，因为数组中只有一个元素...非重叠矩形中的随机点（前缀和+二分查找）计算前缀和权重随机权值，二分查找，找到权值落在的区间点 class Solution { vector w_presum; int

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随机算法之水塘抽样算法

题目还可以再泛化，给一个未知长度的序列，如何在其中随机地选择k个元素？想要解决这个问题，就需要著名的水塘抽样算法了。...算法实现先解决只抽取一个元素的问题，这个问题的难点在于，随机选择是「动态」的，比如说你现在你有 5 个元素，你已经随机选取了其中的某个元素a作为结果，但是现在再给你一个新元素b，你应该留着a还是将b作为结果呢...只不过，洗牌算法需要对元素的随机访问，所以只能对数组这类支持随机存储的数据结构有效。...比如给你一个数组w，每个元素w[i]代表权重，请你写一个算法，按照权重随机抽取索引。比如w = [1,99]，算法抽到索引 0 的概率是 1%，抽到索引 1 的概率是 99%。...2、实现一个生成器类，构造函数传入一个很长的数组，请你实现randomGet方法，每次调用随机返回数组中的一个元素，多次调用不能重复返回相同索引的元素。

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Python常用numpy与random随机数的产生

参考链接： Python中的numpy.random.rand 一、Python内建库random的使用 import random 产生1个n~m范围内的int型随机数: random.randint...(n,m,k) 从序列中随机选取1个元素: random.choice(list) random.choice([1, 2, 3.4, 4.2, 5.6, 6]) 列表乱序操作: random.shuffle...,dn) np.random.rand(2,3,5) 如产生一个2×3×5维的0~1之间均匀分布的随机数数组如下 random和rand的算法完全相同，仅在于传参方式不同，之所以设定rand可能是由于历史原因和...(list_or_array, size=None, replace=True, p=None) 这个choice的功能相比python内建的choice功能更强大，可以自定义每个元素被抽取概率以及是否有放回抽取... size：数组或列表的大小，1维填整数，多维填(d1,d2,....)replace：是否是有放回抽取，True表示有，则可能多次抽取到重复值，False则不会抽取到重复值p：列表或数组每个元素被抽取的概率

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随机算法之水塘抽样算法

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Python常用numpy与random随机数的产生

() 产生1个从n~m间隔为k的int型整数: random.randrange(n,m,k) random.randrange(n,m,k) 从序列中随机选取1个元素: random.choice...,dn) np.random.rand(2,3,5) 如产生一个2×3×5维的0~1之间均匀分布的随机数数组如下 random和rand的算法完全相同，仅在于传参方式不同，之所以设定rand可能是由于历史原因和...N(0, 1)的 N(0,1)的正态分布的随机数数组如下，我们可以看到只有少量在[-1,1]之外的随机数：【随机抽取】：np.random.choice(list_or_array..., size=None, replace=True, p=None) 这个choice的功能相比python内建的choice功能更强大，可以自定义每个元素被抽取概率以及是否有放回抽取 size：数组或列表的大小...，1维填整数，多维填(d1,d2,....) replace：是否是有放回抽取，True表示有，则可能多次抽取到重复值，False则不会抽取到重复值 p：列表或数组每个元素被抽取的概率prob，填写方式

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说透游戏中常用的两种随机算法

index) { return new int[] {index / n, index % n}; } } 这样，我们只要在[0, m * n)中选取一个随机数，就相当于在二维数组中随机选取了一个元素...因此，该算法的逻辑是正确的。同理，如果要在单链表中随机选择k个数，只要在第i个元素处以k/i的概率选择该元素，以1 - k/i的概率保持原有选择即可。...蒙特卡洛验证法上面讲到的洗牌算法和水塘抽样算法都属于随机概率算法，虽然从数学上推导上可以证明算法的思路是正确的，但如果你笔误写出 bug，就会导致概率上的不均等。...水塘抽样算法的运用更加广泛，可以在序列中随机选择若干元素，且能保证每个元素被选中的概率均等。对于这些随机概率算法，我们可以用蒙特卡洛方法检验其正确性。...3、实现一个生成器类，构造函数传入一个很长的数组，请你实现randomGet方法，每次调用随机返回数组中的一个元素，多次调用不能重复返回相同索引的元素。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （74）-- 算法导论7.2 2题

当数组A的所有元素都具有相同值时，QUICKSORT的时间复杂度与随机选取的pivot有关。...假设我们使用随机策略，数组 A 中有 n 个元素，那么选择任意一个元素作为基准值的概率是 1/n。由于数组 A 的元素都相同，所以每次选择基准值时，都有 1/n 的概率选择到相同的元素。...这种情况下，Quicksort 的时间复杂度会退化到 O(n^2)。为了避免这种情况，可以采用一些特殊的策略，如选择第一个元素或者最后一个元素作为基准值。...由于数组A的所有元素都具有相同值，所以在每次划分中，都会将整个数组分为两个大小相等的子数组，因此QUICKSORT的最坏、最好和平均时间复杂度都是O(n)。...需要注意的是，在实际应用中，快速排序算法可能会因为数据结构的选择、比较操作的效率等因素而导致不同的时间复杂度表现。

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公平洗牌算法_随机洗牌算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。要求：给定一个长度为n的有序数组，要求将其完全打乱，每个元素在任何位置出现的概率均为1/n。...随机洗牌算法有好几个，这里讲其中的一个，Fisher-Yates shuffle算法（时间复杂度为O(n)），其思路如下：（1）从数组中随机选取一个数p。...（2）将p与数组中最后（也可以是最前）的元素交换。...（如果随机选中的是最后的元素，则相当于没有发生交换）（3）去掉最后的元素（这里并没有删除操作，而是缩小索引值范围），即选中的p，缩小选取的数组范围。...，作为随机选中的元素的下标 tmp=arr[i]; arr[i]=arr[ind]; arr[ind]=tmp; //随机数与最后一个元素进行交换 } return arr; } 测试：

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近邻搜索算法浅析

另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。...叶子节点记录原始数据节点，中间节点记录分割超平面的信息搜索过程从根节点开始比较，找到叶子节点，同时将路径上的节点记录到优先级队列中执行回溯，从优先级队列中选取节点重新执行查找每次查找都将路径中未遍历的节点记录到优先级队列中...（即相邻的数据被查找到的概率）确定哈希表的个数，每个table内的hash functions的个数（也就哈希的键长），以及跟LSH hash function 自身有关的参数；利用上面的哈希函数组...M个与待插元素连接查询流程从顶层到倒数第二层，循环执行操作：在当前层寻找距离查询节点最近的一个节点放入候选集中，从候选集中选取出距离查询节点最近的一个节作为下一层的入口点；从上层得到的最近点开始搜索最底层...，获取ef个近邻点放入候选集中；从候选集中选取出topk 。

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Sweet Snippet系列之随机选择

问题: 题目很简单，如何等概率的选取一个集合中的元素，譬如我们现在有一个vector(C++)： vector v = { 1, 2, 3, 4, 5 }; int selected =...：“等概率”的随机选取了vector集合中的某个元素。...（这里“等概率”之所以加上引号，是因为真实的选取结果其实并不是绝对等概率的，问题在于我们使用了rand()取余来获取随机数，而这种方法所产生的随机数大部分情况下都不是均匀分布的，S.T.L（注意是个人名...应该如何实现才能保证等概率的选取这个集合中的元素呢？...考虑到元素的单次选取概率都与元素位置有关，第i个元素单次选取概率为 1 / i，自然的，其单次不被选取的概率便是 1 - 1/i = (i - 1)/i 则有p(i) = 1 / i * i/(i+

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打造pdqsort ｜青训营笔记

pdqsort已经被广泛应用于各种编程语言和库中，如Go1.19 Rust、C++等。...复杂度最好的情况：O(n) 平均情况：O(n*logn) 最坏的情况：O(n*logn) pdqsort的不同版本第一个版本应对短序列时，算法会使用插入排序，中序列或长序列则使用快速排序；如果快速排序效果表现不佳时...第二个版本在第一个版本中，由于快速排序的速度制约着pdqsort的整体排序效率。第二个版本主要优化快速排序，具体是优化快速排序中的选取基数pivot的代码。...n⩽50n⩽50n⩽50 时，采样三个元素，选择三个元素中的中位数。 n>50n>50n>50 时，采样九个元素，选择九个元素中的中位数。...进行了无效分割，此时认为pivot的值为重复元素，使用 partitionEqual 将重复元素排列在一起，减少重复元素对于 pivot 选择的干扰当 pivot 选择策略表现不佳时，随机交换元素

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Sample K算法

故此回忆并将原题以及解题思路记录下来，供大家学习：随机的选取容量为N的数组中的k个元素，要求是不能重复选取，并且不能删除数组中的元素，只能够进行交换。其中 k≤n 。...但是本文还是会简单的介绍一下它的大致的意思：对于一个未知大小的数组，从其中最多选取K个不重复的数据，保证每个数据被选取的概率大小完全一样。　　...首先，我们设想一下，如果题目不要求不重复选取的条件，那么我们很容易的想得到 O(k) 的算法。也就是依次从数组中随机的选取k个数字，不管他重复与否。...但是现在题目的要求是不重复，当n很大k很小的时候，采用上述的方法也许可行，但是当k —> n 时，那时候随机选取的重复的概率将趋向于1，此法不可行。...具体的做法如下：逻辑上将元素分成前n-k个元素，和最后的k个被选的元素。这样就能把元素分隔开。每次迭代的从前n-k个元素中依次选取第k个元素，此时将被选取的元素与第n-k个元素进行交换。

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《大话数据结构》第9章排序 9.9 快速排序（下）

这样至少这个中间数一定不会是最小或者最大的数，从概率来说，取三个数均为最小或最大数的可能性是微乎其微的，因此中间数位于较为中间的值的可能性就大大提高了。...由于整个序列是无序状态，随机选取三个数和从左中右端取三个数其实是一回事，而且随机数生成器本身还会带来时间上的开销，因此随机生成不予考虑。...3 int pivotkey; int m = low + (high – low) / 2 ; /* 计算数组中间的元素的下标...三数取中对小数组来说有很大的概率选择到一个比较好的pivotkey，但是对于非常大的待排序的序列来说还是不足以保证能够选择出一个好的pivotkey，因此还有个办法是所谓九数取中（median-of-nine...在现实的应用中，比如C++、java、PHP、C#、VB、Javascript等等都有对快速排序算法的实现，实现方式上略有不同，但基本上都是在我们讲解的快速排序法基础上的精神体现。

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算法工程师的面试难不难，如何准备？-图像处理CVMLDL到HR面总结

个cluster Kmeans中初始k个中心点（Kmeans对中心点的选取比较敏感）的选取方法：a、随机选取k个初始的样本中心点(b、直接选取k个样本点)，然后计算每个样本到k个选定的样本中心点的距离；...：Kmeans初始样本点的选取是随机选取的；Kmeans++是选取最远的k个点作为初始样本点 A、层次聚类有两种层次聚类--)bottom-up（从多个类聚成一个类-->每次都是合并最相似的两个类...实例分割à 输出类别同时标记像素（同时检测并分割）-->关心目标的类，不同目标标记为不同的像素（同一类中的目标也标记为不同的像素）分割时使用全卷积网络（以filter为1*1的卷积层替换fc层，操作每个像素...在变量前面加双下划线“__”，如：__x，则为私有变量 11、请描述指针数组和数组指针的区别指针数组：array of pointers，即用于存储指针的数组，也就是数组元素都是指针数组指针：a...int* a[4] 指针数组表示：数组a中的元素都为int型指针元素表示：*a[i] *(a[i])是一样的，因为[]优先级高于* int (*a)[4] 数组指针

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【算法详解】洗牌算法

常见问题描述： 1.将自然数1 ～ 100随机插入到一个大小为100的数组，无重复元素 2. 1 ～ 52张扑克牌重新洗牌什么是好的洗牌算法：洗牌之后，如果能够保证每一个数出现在所有位置上的概率是相等的...每次随机抽取后，将抽取的牌拿出来，则此时剩余的牌为(N-1)，这种算法避免了重复抽取，但是每次抽取一张牌后，都有一个删除操作，需要在原始数组中删除随机选中的牌(可使用Hashtable实现) 2....第三个算法: Fisher–Yates shuffle算法该算法每次随机选取一个数，然后将该数与数组中最后(或最前)的元素相交换(如果随机选中的是最后/最前的元素，则相当于没有发生交换)；然后缩小选取数组的范围...，去掉最后的元素,即之前随机抽取出的数。...博文; 该算法复杂度为O(n)，且各元素随机概率相等。

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从列表中或数组中随机抽取固定数量的元素组成新的数组或列表

- 从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的

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