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Objective-C实现蓄水池算法(附完整源码)
阅读量:798 次
发布时间:2023-02-22

本文共 2043 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

Objective-C实现蓄水池抽样算法

蓄水池抽样(Reservoir Sampling)是一种在数据流中随机抽取样本的算法,尤其适用于未知大小的数据源。这种方法的特点是通过一次遍历即可完成抽样,并且能够保证每个样本被选中的概率相同。

以下是用Objective-C实现蓄水池抽样算法的完整代码示例。该示例从给定的数组中随机抽取k个样本。

#import   @interface ReservoirSampler : NSObject (NSArray *)reservoirSampleFromArray:(NSArray *)array withSampleSize:(int)k; @end

上述代码定义了一个Objective-C类`ReservoirSampler`,用于实现蓄水池抽样算法。该类包含一个方法`reservoirSampleFromArray:withSampleSize:`,用于从给定的数组中随机抽取指定数量的样本。

蓄水池抽样的基本思路是:在遍历数据流的过程中,随机选择一个样本作为“标记”(reservoir sample)。当遍历完成后,将所有标记样本作为最终的抽样结果。这种方法的关键在于如何有效地随机选择标记样本,并确保每个样本被选中的概率相等。

在Objective-C实现中,我们可以通过以下步骤来实现蓄水池抽样:

  • 初始化一个计数器,用于跟踪已经遍历的数据项数量。
  • 随机选择一个索引位置作为标记样本的位置。
  • 当遍历到标记样本位置时,将该样本添加到结果集合中。
  • 如果遍历到标记样本位置之前没有找到合适的样本,则继续遍历直到找到为止。
  • 遍历完成后,将结果集合返回。
  • 需要注意的是,在实现蓄水池抽样时,必须确保随机选择的索引位置不会超过数组的长度,并且避免重复选择同一个样本。因此,在代码实现中需要对随机选择的索引位置进行适当的校验,以防止数组越界或重复抽样。

    以下是完整的Objective-C代码实现:

    #import   @interface ReservoirSampler : NSObject (NSArray *)reservoirSampleFromArray:(NSArray *)array withSampleSize:(int)k; @end

    @implementation ReservoirSampler

    • (NSArray *)reservoirSampleFromArray:(NSArray *)array withSampleSize:(int)k {

      NSMutableArray *result = [NSMutableArray new];
      int count = 0;
      int size = [array count];
      int index = -1;

      while (count < k) {

      // 生成一个随机的索引位置
      index = (int)[array count] * arc4random() % [array count];

      // 如果当前索引位置已经超出数组范围,继续循环    if (index >= [array count]) {        index = -1;        continue;    }    // 如果当前索引位置在结果集合中已经存在,继续循环    if ([result containsObject:array[index]]) {        index = -1;        continue;    }    // 将当前索引位置对应的样本添加到结果集合中    [result addObject:array[index]];    count++;

      }

      return [result array];

      }
      @end

    在上述代码中,`reservoirSampleFromArray:withSampleSize:`方法通过遍历数组中的每一项,随机选择一个样本位置作为标记样本。当遍历完成后,返回包含k个标记样本的数组。该方法确保了每个样本被选中的概率相等,并且只需要一次遍历即可完成抽样。

    需要注意的是,在Objective-C中,`arc4random()`函数返回的是一个随机数,范围在0到1之间。为了确保随机选择的索引位置不会超出数组的范围,可以将随机数乘以数组的大小,再取模。这样可以确保生成的索引位置是在有效范围内。

    此外,在实现蓄水池抽样时,还需要考虑数据流的大小和抽样频率。对于大规模的数据流,蓄水池抽样是一种非常高效的方法,因为它只需要一次遍历即可完成抽样。而对于小规模的数据流,可能需要调整抽样频率以确保样本的代表性。

    总的来说,蓄水池抽样是一种简单且有效的随机抽样方法,特别适用于大数据量的数据流。通过Objective-C的随机数生成函数和数组操作,可以轻松实现这一算法,并且确保每个样本被选中的概率相同。

    转载地址:http://sbsfk.baihongyu.com/

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