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随机算法的实用技巧：洗牌 随机抽样与哈希冲突处理.docx
资料介绍
随机算法的实用技巧：洗牌、随机抽样与哈希冲突处理
随机算法（Randomized Algorithm）利用随机数来指导算法的运行，它在很多场景下能以极高的概率、极简的实现解决复杂问题。从经典的洗牌、随机抽样，到布隆过滤器、随机化快速排序，随机算法在工程与竞赛中都有广泛应用。本文将介绍几类实用技巧，并剖析其背后的概率保证。
洗牌算法：Fisher-Yates
洗牌是要把 
个元素随机排列，使得每种排列出现的概率相等。最经典的是Fisher-Yates算法（也称Knuth洗牌）。它的做法是从后往前，对每个位置 ，随机选一个 内的下标 ，交换 与 。
c
void shuffle(vector<int>& a) {
for (int i = a.size() - 1; i > 0; i--) {
int j = rand() % (i + 1);
swap(a[i], a[j]);
}
}
随机抽样：蓄水池抽样
蓄水池抽样（Reservoir Sampling）用于从一个未知长度（或非常大）的数据流中，等概率地随机抽取 个样本。它的巧妙之处在于，不需要事先知道数据总量，只需一次遍历即可完成。
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