给你一个下标从 0 开始的正整数数组 w ，其中 w[i] 代表第 i 个下标的权重。
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。
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。
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
平日工作学习时总会遇到一些令人欣喜的代码段子（Snippet），虽然都很短小，但是其间所含的道理都颇有意味，遂而觉得应该不时的将她们记下，一来算作复习整理，二来也给有兴趣的朋友做些参考，虽然题目说成了一个系列，但自己也不知道能写多少，大概准则估计也就是写到哪算哪了，今天算是第一篇，瞎扯扯随机选择 ：）
我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目，382 和 398 题，关于水塘抽样算法（Reservoir Sampling），本质上是一种随机概率算法，解法应该说会者不难，难者不会。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 382. 链表随机节点（中等） 398. 随机数索引（中等） 384. 打乱数组（中等）
9.9.4 快速排序优化 刚才讲的快速排序还是有不少可以改进的地方，我们来看一些优化的方案。
0、题目来源 最近去国内某牛叉互联网公司面试，出了一道算法题，看似简单，但是真正的答案十分巧妙。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 。 1、解题思路 对于这个问题我目前有两种解法： 蓄水池算法 ； 交换元素法； 下面我就将这两种算法解决该问题的思路进行详细的解释。 1.1 蓄水池算法解题思路 蓄水池算法的详细原理的解释和证明不是本文的重点，读者可以去百度上搜索（我
随机数的使用很普遍，可用它随机显示图片，用它防止无聊的人在论坛灌水还可以用来加密信息等等。本文讨论如何在一段数字区间内随机生成若干个互不相同的随机数，比如在从1到20间随机生成6个互不相同的整数，并通过此文介绍Visual c#中随机数的用法。 .net.Frameword中提供了一个专门产生随机数的类System.Random，此类默认情况下已被导入，编程过程中可以直接使用。我们知道，计算机并不能产生完全随机的数字，它生成的数字被称为伪随机数，它是以相同的概率从一组有限的数字中选取的，所选的数字并不具有完全的随机性，但就实用而言，其随机程度已经足够了。 我们可以用以下两种方法初始化一个随机数发生器；
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158929.html原文链接：https://javaforall.cn
快速排序（QuickSort）是对冒泡排序的一种改进。由 C. A. R. Hoare 在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。
上一篇文章介绍了 冒泡排序和它的优化 。这次介绍的快速排序是冒泡排序演变而来的算法，比冒泡排序要高效的很多。
洗牌算法是常见的随机问题；它可以抽象成：得到一个M以内的所有自然数的随机顺序数组。
pdqsort是一种不稳定的混合排序算法，采用了快速排序和插入排序的结合，以避免快速排序在小数组上的性能下降。
首先看一道题目：有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100，随机从数组中选择50个不重复数。
一副扑克54张牌，有54!种排列方式。最佳的洗牌算法，应该能够等概率地生成这54!种结果中的一种
首先，我们需要实现一个函数来找到数组的中位数。然后，我们需要实现一个函数来根据中位数对数组进行划分。最后，我们需要计算划分比例的概率。
本文讲两道比较有技巧性的数据结构设计题，都是和随机读取元素相关的，我们前文 随机算法之水塘抽样算法 也写过类似的问题。
为了解决Marceau教授的质疑，我们需要重新设计过程RANDOMIZE-IN-PLACE，以确保在第一次选择之前循环不变式为真。为了达到这个目的，我们可以对过程进行以下修改：
前面的一篇文章www.cnblogs.com/backnullptr…讲了快速排序的基本概念、核心思想、基础版本代码实现等，让我们对快速排序有了一个充分的认识，但还无法达到面试中对快速排序灵活应对的程度。
在前面的章节中，我们开发了深入描述数据所需的技能。 数据科学家也必须能够理解随机性。 例如，他们必须能够随机将个体分配到实验组和对照组，然后试图说明，观察到的两组结果之间的差异是否仅仅是由于随机分配，或真正由于实验所致。
苦逼的码农注：之前面试就被问过快速排序的优化，然而答的不好，所以关于快速排序的优化，还是要学一学啊。
前言：最近学习Python，才发现原来python里的各种库才是大头！ 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结，并带了注释。在这里分享给大家，对于库的学习，还是用到时候再查，没必要死记硬背。 PS：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。
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。
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
学习整理自：http://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6795995.html，如有侵权，联系删除
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
Mock.mock(rul?,rtype?,template|function(options))
为了证明笔者没有放弃这块阵地，整合三篇去年的文章，今天一起来学习一下：快速排序及其优化 和 STL的sort算法
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
还有一种功能相同的方式是: np.random.rand(d1,d2,d3,...,dn)
快速排序的本质是从数组中选一个参考值ref，比该参考值的大的，将其放在ref的右边，比ref小的放在左边，然后不断的对两边重复执行该动作
产生1个n~m之间的float型随机数: random.uniform(n, m)
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
我有个朋友抱怨说打排位匹配的队友太菜了，我就说我打排位觉得队友都挺行的啊？我经常躺赢。
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。 由于NumPy提供了一个
我一看这个问题，竟然是 2012 年，也就是 8 年前的老问题。而其中的高票答案，都已经有 30000 多个赞了。
导读| 今年开发者期盼已久的、泛型的go1.18发布了，但目前基于泛型的容器实现案例很稀缺。腾讯后台开发工程师陈峰实现了一套类似C++中STL的容器和算法库。其中有序的Map用跳表实现，并优化到极致性能。本文作者将分享优化的思路并公开源码，供各位开发者参考。
给定一个正整数数组 ，其中 代表下标 的权重（下标从 开始），请写一个函数 pickIndex ，它可以随机地获取下标 ，选取下标 的概率与 成正比
作者：phongchen，腾讯 IEG 后台开发工程师 2022 年 3 月，广大人民期盼已久的支持的泛型的 go1.18 发布了。但是目前基于泛型的容器实现还不多。我实现了一套类似 C++中 STL 的容器和算法库。其中有序的 Map 选择用跳表来实现，并优化到了相当好的性能。在此分享一下优化的思路和心得，供大家参考借鉴，如果发现有错误也欢迎指出。 一、背景 首先为标题党致歉，不过确实没吹牛 😊。 最近一年我所负责的业务系统中，用 Go 语言的实现的占了至少 70%的比例，因此 Review 了大量的 G
把一些相关的知识点总结一下。这个比长，感兴趣的挑自己相关的那部分看。 都是一些基础知识，面相关岗位问到的比较多。 （回答时对算法要有一定的见解，最好不要照书上的背） （一） 机器学习方面 SVM 1、 支撑平面---和支持向量相交的平面；；；分割平面---支撑平面中间的平面（最优分类平面） 2、 SVM不是定义损失，而是定义支持向量之间的距离à目标函数看PPT13~17页 3、 正则化参数对支持向量数的影响 LR 1、 LR的形式：h(x)=g(f(x))；其中x为原
来看一个生活中的例子：周末和朋友一起吃火锅，人非常多，我们需要在等候区等候，这个等候区就与顺序表有非常多的相似之处，借助它去理解顺序表的特点。首先，在等候区有非常多的椅子，这些椅子往往是排成一排连续排放的，中间不会空出很大的空间造成浪费。这就与在顺序表中选取存储单元的方法是一样的，我们会选取一段地址连续的存储单元去存放顺序表。接着工作人员会安排我们在椅子上连续的坐下等候。在存储单元当中去进行数据的存放是一样的，也是依次地存放线性表当中的数据元素，中间也不会空出许多存储单元造成空间的浪费。最后结伴而行的朋友也会坐在相邻的椅子上，这与顺序表的存放是相同的。在逻辑上相邻的两个元素在物理位置上也要保证它相邻，也会把它存放在相邻的存储单元上。在这个例子当中，其实椅子就代表着存储单元，而每一个等候的人就是要存放的数据元素。来总结一下顺序表的特点：
给你一个单链表，随机选择链表的一个节点，并返回相应的节点值。每个节点 被选中的概率一样。
大家都知道，我们主要提供的是前端可视化研发的，包括2d拓扑可视化，2d电力，工业组态可视化，三维可视化，大屏可视化等。大约效果是长这个样子吧：
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