蓄水池抽样算法 LeetCode382. Linked List Random Node

“给出一个数据流，这个数据流的长度很大或者未知。并且对该数据流中数据只能访问一次。请写出一个随机选择算法，使得数据流中所有数据被选中的概率相等。”

首先想到的是将输入存到一个列表中，统计出数据流中数据的个数，在读取结束之后随机选取一个，但是数据流长度很大或者未知，内存可能装不下。

蓄水池算法

如前面所说，对这个问题我们首先从最简单的例子出发：数据流只有一个数据。我们接收数据，发现数据流结束了，直接返回该数据，该数据返回的概率为1。看来很简单，那么我们试试难一点的情况：假设数据流里有两个数据。

我们读到了第一个数据，这次我们不能直接返回该数据，因为数据流没有结束。我们继续读取第二个数据，发现数据流结束了。因此我们只要保证以相同的概率返回第一个或者第二个数据就可以满足题目要求。因此我们生成一个0到1的随机数R,如果R小于0.5我们就返回第一个数据，如果R大于0.5，返回第二个数据。

接着我们继续分析有三个数据的数据流的情况。为了方便，我们按顺序给流中的数据命名为1、2、3。我们陆续收到了数据1、2和前面的例子一样，我们只能保存一个数据，所以必须淘汰1和2中的一个。应该如何淘汰呢？不妨和上面例子一样，我们按照二分之一的概率淘汰一个，例如我们淘汰了2。继续读取流中的数据3，发现数据流结束了，我们知道在长度为3的数据流中，如果返回数据3的概率为1/3,那么才有可能保证选择的正确性。也就是说，目前我们手里有1,3两个数据，我们通过一次随机选择，以1/3的概率留下数据3，以2/3的概率留下数据1.那么数据1被最终留下的概率是多少呢？

• 数据1被留下：（1/2）*(2/3) = 1/3
• 数据2被留下概率：（1/2）*(2/3) = 1/3
• 数据3被留下概率：1/3

这个方法可以满足题目要求，所有数据被留下返回的概率一样！

因此，我们做一下推论：假设当前正要读取第n个数据，则我们以1/n的概率留下该数据，否则留下前n-1个数据中的一个。以这种方法选择，所有数据流中数据被选择的概率一样。简短的证明：假设n-1时候成立，即前n-1个数据被返回的概率都是1/n-1,当前正在读取第n个数据，以1/n的概率返回它。那么前n-1个数据中数据被返回的概率为：(1/(n-1))*((n-1)/n)= 1/n，假设成立。

来自：http://blog.jobbole.com/42550/

Given a singly linked list, return a random node's value from the linked list. Each node must have the same probability of being chosen.

Follow up:

What if the linked list is extremely large and its length is unknown to you? Could you solve this efficiently without using extra space?

Example:

public class Solution {
    ListNode head;
    Random random;

    /** @param head The linked list's head.
    Note that the head is guaranteed to be not null, so it contains at least one node. */
    public Solution(ListNode head) {
        this.head = head;
        random = new Random();
    }

    /** Returns a random node's value. */
    public int getRandom() {
        ListNode c = head;
        int r =  c.val;

        for (int i = 1; c.next != null; i++)
        {
            c = c.next;
            if (random.nextInt(i + 1) == i){
                r = c.val;
            }
        }

        return r;
    }
}