题目
给定一个可能含有重复元素的整数数组，要求随机输出给定的数字的索引。 您可以假设给定的数字一定存在于数组中。
注意： 数组大小可能非常大。 使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。
示例:
int[] nums = new int[] {1,2,3,3,3};
Solution solution = new Solution(nums);
// pick(3) 应该返回索引 2,3 或者 4。每个索引的返回概率应该相等。
solution.pick(3);
// pick(1) 应该返回 0。因为只有nums[0]等于1。
solution.pick(1);
思路
在一个给定长度的数组中随机等概率抽取一个数据很容易，但如果面对的是长度未知的海量数据流呢？蓄水池采样(Reservoir Sampling)算法就是来解决这个问题的, 它在分析一些大数据集的时候非常有用。
算法描述
- 先选取数据流中的前k个元素，保存在集合A中；
- 从第j（k + 1 <= j <= n）个元素开始，每次先以概率p = k/j选择是否让第j个元素留下。若j被选中，则从A中随机选择一个元素并用该元素j替换它；否则直接淘汰该元素；
- 重复步骤2直到结束，最后集合A中剩下的就是保证随机抽取的k个元素。
我的答案：
class Solution {
private int[] nums;
public Solution(int[] nums) {
this.nums = nums;
}
public int pick(int target) {
int idx = -1;
Random r = new Random();
int count = 1;
for (int i=0; i<nums.length; i++) {
if (nums[i] == target) {
// 1/count概率
if (r.nextInt(count++) == 0) {
idx = i;
}
}
}
return idx;
}
}
/**
* Your Solution object will be instantiated and called as such:
* Solution obj = new Solution(nums);
* int param_1 = obj.pick(target);
*/