随机算法之水塘抽样算法
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（给算法爱好者加星标，修炼编程内功）
转自：labuladong
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。
我第一次见到这个算法问题是谷歌的一道算法题：给你一个未知长度的链表，请你设计一个算法，只能遍历一次，随机地返回链表中的一个节点。
这里说的随机是均匀随机（uniform random），也就是说，如果有n个元素，每个元素被选中的概率都是1/n，不可以有统计意义上的偏差。
一般的想法就是，我先遍历一遍链表，得到链表的总长度n，再生成一个[1,n]之间的随机数为索引，然后找到索引对应的节点，不就是一个随机的节点了吗？
但题目说了，只能遍历一次，意味着这种思路不可行。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，以什么逻辑选择a和b呢，怎么证明你的选择方法在概率上是公平的呢？
先说结论，当你遇到第i个元素时，应该有1/i的概率选择该元素，1 - 1/i的概率保持原有的选择。
看代码容易理解这个思路：
/* 返回链表中一个随机节点的值 */
int getRandom(ListNode head) {
Random r = new Random();
int i = 0, res = 0;
ListNode p = head;
// while 循环遍历链表
while (p != null) {
// 生成一个 [0, i) 之间的整数
// 这个整数等于 0 的概率就是 1/i
if (r.nextInt(++i) == 0) {
res = p.val;
}
p = p.next;
}
return res;
}
对于概率算法，代码往往都是很浅显的，这种问题的关键在于证明，你的算法为什么是对的？为什么每次以1/i的概率更新结果就可以保证结果是平均随机（uniform random）？
证明：假设总共有n个元素，我们要的随机性无非就是每个元素被选择的概率都是1/n对吧，那么对于第i个元素，它被选择的概率就是：
第i个元素被选择的概率是1/i，第i+1次不被替换的概率是1 - 1/(i+1)，以此类推，相乘就是第i个元素最终被选中的概率，就是1/n。
因此，该算法的逻辑是正确的。
同理，如果要随机选择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。代码如下：
/* 返回链表中 k 个随机节点的值 */
int[] getRandom(ListNode head, int k) {
Random r = new Random();
int[] res = new int[k];
ListNode p = head;
// 前 k 个元素先默认选上
for (int j = 0; j < k && p != null; j++) {
res[j] = p.val;
p = p.next;
}
int i = k;
// while 循环遍历链表
while (p != null) {
// 生成一个 [0, i) 之间的整数
int j = r.nextInt(++i);
// 这个整数小于 k 的概率就是 k/i
if (j < k) {
res[j] = p.val;
}
p = p.next;
}
return res;
}
对于数学证明，和上面区别不大：
因为虽然每次更新选择的概率增大了k倍，但是选到具体第i个元素的概率还是要乘1/k，也就回到了上一个推导。
拓展延伸
以上的抽样算法时间复杂度是 O(n)，但不是最优的方法，更优化的算法基于几何分布（geometric distribution），时间复杂度为 O(k + klog(n/k))。由于涉及的数学知识比较多，这里就不列出了，有兴趣的读者可以自行搜索一下。
还有一种思路是基于 Fisher–Yates 洗牌算法 的。随机抽取k个元素，等价于对所有元素洗牌，然后选取前k个。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。
另外有一种思路也比较有启发意义：给每一个元素关联一个随机数，然后把每个元素插入一个容量为k的二叉堆（优先级队列）按照配对的随机数进行排序，最后剩下的k个元素也是随机的。
这个方案看起来似乎有点多此一举，因为插入二叉堆需要 O(logk) 的时间复杂度，所以整个抽样算法就需要 O(nlogk) 的复杂度，还不如我们最开始的算法。但是，这种思路可以指导我们解决加权随机抽样算法，权重越高，被随机选中的概率相应增大，这种情况在现实生活中是很常见的，比如你不往游戏里充钱，就永远抽不到皮肤。
最后我想说，随机算法虽然不多，但其实很有技巧的，读者不妨思考两个常见且看起来很简单的问题：
1、如何对带有权重的样本进行加权随机抽取？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。要求不能对该数组进行任何形式的修改，且操作的时间复杂度是 O(1)。
这两个问题都是比较困难的，大家感兴趣的话我会写一写相关的文章。如果本文对你有帮助，希望在看分享支持一下。
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