蓄水池抽样算法:高效随机抽样的实现与优化

蓄水池抽样算法是一种高效随机抽样技术，用于大规模数据集的样本抽取。原理：逐个读取元素，第i个元素以1/i概率作为新样本，保持原有或替代。适合数据集大小未知或过大，且需等概率抽取样本。应用场景广泛，如大数据处理、网络抓包和日志分析。C代码实现如下，模拟数组data[]，抽样大小为k。优化版本包括平衡内存与性能、加速抽样速度，常用优化使用Knuth-Durstenfeld Shuffle算法，减少随机数生成开销。性能对比不同数据规模，选择合适场景的抽样算法。总结，本文详细介绍了原理、应用与代码实现，探讨了优化版本与性能对比，旨在帮助选择最适用的抽样算法。