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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...在书中介绍，很多人直接称Knuth洗牌算法， Knuth大家应该比较熟悉，《The Art of Computer Programming》作者，算法理论的创始人。...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 *...洗牌算法 在上面的介绍的发牌过程中， 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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shuffle洗牌算法java_洗牌算法shuffle

背景 阿里的面试的时候做的一道笔试题:题目：写一个方法,入参为自然数n (n > 0)，返回一个自然数数组，数组长度为n，元素为[1,n]之间，且每个元素不重复，数组中各元素顺序要求随机； 实例1：...最常用的洗牌算法：即Fisher-Yates Shuffle和Knuth-Durstenfeld Shhuffle，我们分别学习一下两种洗牌算法。...2.1 Fisher-Yates Shuffle 所述费舍尔-耶茨洗牌是一种算法：用于产生随机排列的有限的序列，简单地说，该算法对序列进行洗牌。...⑤现在在步骤3中写下的数字序列就是原始序列的随机排列。 理论上的费舍尔-耶茨洗牌算法的时间复杂度为O(n²)，空间复杂度O(n)。...2.2 Knuth-Durstenfeld Shuffle 所述克努斯-杜斯腾菲尔德算法是一个现代版的费舍尔-耶茨算法，我们实现Fisher和Yates算法时会花费不必要的时间来用来计算上面第3步中的剩余数字

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洗牌算法

同样上面的问题也可以这样解决，第一次随机到一个数后，将这个数取出来，再从剩下的99个数字里随机取出第二个数，这样随机50次取出的书就不会重复，这就是今天的主题：洗牌算法 洗牌算法 Fisher-Yates...洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth在书中介绍，很多人直接称Knuth洗牌算法， Knuth大家应该比较熟悉，《The Art of...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 ? 第一次随机抽取到4这个元素 4被抽中的概率是1/5 ? 第二次随机抽取到5这个元素 5被抽中的概率是1/4*4/5=1/5 ?...第五次随机抽取到3这个元素 3被抽中的概率是1*1/2*1/3*3/4*4/5=1/5 时间复杂度为O(n*n),空间复杂度为O(n) 算法思路： 在上面的介绍的发牌过程中， Knuth 和 Durstenfeld...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。 在54张牌中随机选一张，将这张牌与第一张交换顺序 ?

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C语言实现洗牌算法

这样随机50次取出的书就不会重复，这就是今天的主题：洗牌算法 洗牌算法 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth在书中介绍...，很多人直接称Knuth洗牌算法， Knuth大家应该比较熟悉，《The Art of Computer Programming》作者，算法理论的创始人。...n*n),空间复杂度为O(n) 算法思路： 在上面的介绍的发牌过程中， 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...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。...在54张牌中随机选一张，将这张牌与第一张交换顺序 [640?

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洗牌算法思路_随机洗牌算法

洗牌算法 由抽牌、换牌和插牌衍生出三种洗牌算法，其中抽牌和换牌分别对应Fisher-Yates Shuffle和Knuth-Durstenfeld Shhuffle算法。...2.1 Fisher-Yates Shuffle算法 最早提出这个洗牌方法的是 Ronald A....Shuffle 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。...+1)/(n-k+2)] *[1/(n-k+1)] = 1/n （第一个随机数不要为i，第二次不为arr[i]所在的位置(随着交换有可能会变)……第n-k次为arr[i]所在的位置）. void Knuth_Durstenfeld_Shuffle...2.3 Inside-Out Algorithm Knuth-Durstenfeld Shuffle 是一个内部打乱的算法，算法完成后原始数据被直接打乱，尽管这个方法可以节省空间，但在有些应用中可能需要保留原始数据

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卷积神经网络学习路线（十九） | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

方法 针对组卷积的通道混洗 现代卷积神经网络会包含多个重复模块。...具体实现的话，我们就可以对于上一层输出的通道做一个混洗操作，如下图c所示，再分为几个组，和下一层相连。 ?...通道混洗的算法过程如下： 对一个卷积层分为g组，每组有n个通道 reshape成(g, n) 再转置为(n, g) Flatten操作，分为g组作为下一层的输入。...通道Shuffle操作是可微的，模型可以保持end-to-end训练。 混洗单元 在实际过程中，我们构建了一个ShuffleNet Unit（混洗单元），便于后面组合为网络模型。 ?...有通道混洗和没有通道混洗 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流，下表表现了有无Shuffle操作的性能差异： ?

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为什么MobileNet及其变体如此之快？

高效模型中使用的组成模块 在解释特定的高效 CNN 模型之前，我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本，然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。 ?...通道混洗（Channel shuffle） 通道混洗是改变 ShuffleNet[5] 中所用通道顺序的操作（层）。这种操作是通过张量整形和转置来实现的。...这里，G 代表的是分组卷积中分组的数目，分组卷积通常与 ShuffleNet 中的通道混洗一起使用。 虽然不能用乘-加运算次数（MACs）来定义通道混洗的计算成本，但是这些计算应该是需要一些开销的。...G=2 的通道混洗的例子。没有进行卷积，只改变了通道顺序。 ? G=3 的通道混洗的例子。...这里的重要组成模块是通道混洗层，它「混洗」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道混洗，分组卷积的输出就无法在分组中利用，这会导致准确率的降低。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 前言 参考文献. 1、什么是 RDD - Resilient...； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据。...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

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如何在Python和numpy中生成随机数

从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。...伪随机性是看起来接近随机的数字样本，但是它是使用确定性的过程生成的。 使用伪随机数生成器可以混洗数据并用随机值初始化系数。这种小程序通常是一个可以调用的返回随机数的函数。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] [4,18,2,8,3] 随机混洗列表 随机性可用于随机混洗列表，就像洗牌。...混洗NUMPY数组 可以使用NumPy函数shuffle（）随机混洗NumPy数组。 下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机混洗。...，然后随机混洗并打印混洗后的数组。

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...一个物理步骤会启动很多任务，每个任务都是在不同的数据分区上做同样的事情，任务内部的流程是一样的，如下所示： 1.从数据存储（输入RDD）或已有RDD（已缓存的RDD）或数据混洗的输出中获取输入数据 2....3.把输出写到一个数据混洗文件中，写入外部存储，或是发挥驱动器程序。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...一个物理步骤会启动很多任务，每个任务都是在不同的数据分区上做同样的事情，任务内部的流程是一样的，如下所示： 1.从数据存储（输入RDD）或已有RDD（已缓存的RDD）或数据混洗的输出中获取输入数据...3.把输出写到一个数据混洗文件中，写入外部存储，或是发挥驱动器程序。 　　...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 系列文章目录： ---- # 前言 本篇主要是对RDD做一个大致的介绍，建立起一个基本的概念...； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据。...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

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学界 | 新型实时形义分割网络ShuffleSeg：可用于嵌入式设备

因此，我们的网络在速度和准确度之间实现了很好的平衡。这有望实现在嵌入式设备中的进一步部署应用。 实时形义分割在近期开始得到关注。...就我们所知，之前在实时形义分割上的研究都没有利用分组卷积和通道混洗（channel shuffling）。我们在本研究中提出的 ShuffleSeg 是一种计算高效的分割网络。...我们主要从其中使用的分组卷积和通道混洗中受到了启发。[4,2,3] 表明深度上可分的卷积或分组卷积可以在降低计算成本的同时维持优良的表征能力。分组卷积的堆叠可能会导致出现一大主要瓶颈。...输出通道将从有限的输入通道中导出。为了解决这个问题，[4] 中引入了信道混洗，这种方法也在 ShuffleSeg 的编码和解码部分都得到了良好的应用。 ?...我们提出的架构基于其编码器中的分组卷积和通道混洗（channel shuffling），可用于提升性能。

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【Spark】Spark之how

开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....会去掉所有重复元素（包含单集合内的原来的重复元素），进行混洗。 (3) subtract：返回一个由只存在于第一个RDD中而不存在于第二个RDD中的所有元素组成的RDD。不会去除重复元素，需要混洗。...从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优 序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。

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python执行测试用例_平台测试用例

pytest –random-order-bucket=选项，其中可以是global,package,module,class,parent,grandparent： 插件组在存储桶中进行测试，在存储桶中进行混洗...，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗，而各类将被混洗...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...parent 如果使用的是不属于任何模块的自定义测试项，则可以使用此项将测试项的重新排序限制在它们所属的父级中。对于正常测试函数，父级是声明它们的模块。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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Pytest（16）随机执行测试用例pytest-random-order

pytest –random-order-bucket=选项，其中可以是global,package,module,class,parent,grandparent： 插件组在存储桶中进行测试，在存储桶中进行混洗...，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗，而各类将被混洗...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...parent 如果使用的是不属于任何模块的自定义测试项，则可以使用此项将测试项的重新排序限制在它们所属的父级中。对于正常测试函数，父级是声明它们的模块。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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python执行测试用例_java随机函数random使用方法

pytest –random-order-bucket=选项，其中可以是global,package,module,class,parent,grandparent： 插件组在存储桶中进行测试，在存储桶中进行混洗...，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗，而各类将被混洗...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...parent 如果使用的是不属于任何模块的自定义测试项，则可以使用此项将测试项的重新排序限制在它们所属的父级中。对于正常测试函数，父级是声明它们的模块。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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Pytest（16）随机执行测试用例pytest-random-order「建议收藏」

pytest –random-order-bucket=选项，其中可以是global,package,module,class,parent,grandparent： 插件组在存储桶中进行测试，在存储桶中进行混洗...，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗，而各类将被混洗...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...parent 如果使用的是不属于任何模块的自定义测试项，则可以使用此项将测试项的重新排序限制在它们所属的父级中。对于正常测试函数，父级是声明它们的模块。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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hadoop中的一些概念——数据流

Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。...每个分区有许多键（及其对应的值），但每个键对应的键/值对记录都在同一分区中。分区由用户定义的分区函数控制，但通常用默认的分区器。通过哈希函数来分区，这种方法很高效。...一般情况多个reduce任务的数据流如下图所示。该图清晰的表明了为什么map任务和reduce任务之间的数据流成为shuffle（混洗），因为每个reduce任务输入都来自许多map任务。...混洗一般比此图更复杂，并且调整混洗参数对作业总执行时间会有非常大的影响。 ? 　　　　　最后，也有可能没有任何reduce任务。...当数据处理可以完全并行时，即无需混洗，可能会出现无reduce任务的情况。在这种情况下，唯一的非本地节点数据传输室map任务将结果写入HDFS。

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