蓄水池抽样(Reservoir Sampling)是一个很有趣的问题，它能够在o(n)时间内对n个数据进行等概率随机抽取，例如：从1000个数据中等概率随机抽取出100个。另外，如果数据集合的量特别大或者还在增长(相当于未知数据集合总量)，该算法依然可以等概率抽样。

说蓄水池抽样之前，先说一下等概率随机抽取问题，等概率随机抽取是一个很有用的东西，因为在很多情况下，尤其是搞模式识别时，需要这个东西。比如，我们想从10000个样本中随机抽取5000个作为训练集，5000个作为测试集，那么等概率随机抽取便派上用场了。那么，究竟该如何做等概率随机抽取呢？一般的想法应该是，随机生成一个(0，n-1)之间的数x，然后抽取集合中第x个数据，如果本次生成的数x‘与之前某次生成的数x是相同的，那么继续随机生成，直到生成一个与之前所有生成过的数不同的数。并将这样的随机生成做m次。

这样做思路上是最简单的，但是问题却出现了，如果m比较小还好，比如n=10000，m=100，就是说10000个数里面随机挑100个，基本上没什么重合的概率，因为当做第100次随机生成时，之前才生成了99个，所以至多有99/10000≈1%的概率生成与之前重复的数。那么，我们可以很顺利的随机的、等概率的生成100个数，并且基本上只调用100次rand函数就行。但是如果m比较大呢？还是刚才那个例子，如果n=10000，m=5000呢？这涉及到一个求期望的问题，设sum为该算法调用rand函数的次数，我们来求一下E(sum),由于每次随机生成的数都是独立的，因此E(sum)=E(num1)+E(num2)+...E(numm),所以我们求出生成第x个数需要调用多少次rand函数即可。

假设前面已经生成了x个数，我们要生成第x+1个数，那么，有如下概率：

调用1次rand函数就成功生成该数的概率为：(1-x/n)

调用2次rand函数就成功生成该数的概率为：(1-x/n)*(x/n)

。。。

调用k次rand函数就成功生成该数的概率为：(1-x/n)*(x/n)^(k-1)

则E(numx)=1*(1-x/n)+2*(1-x/n)*(x/n)+...+k*(1-x/n)*(x/n)^(k-1)...

这个计算并不难，在此我仅给出我计算出的期望：n/(n-x)(默认x从0开始，程序员的习惯)

最后，E(sum)=n/n+n/(n-1)+n/(n-2)+....+n/(n-m+1)

这个期望就比较难算了，复杂度大概是O(n*(lg(n)-lg(n-m)))级别的。在n比较大，m也比较大的时候，这个规模比O(n)可大多了。因此，蓄水池抽样在这个时候就有优势了，而且，对于另一种比较变态的情况，假设n非常大，以至于我们并不知道n的确切数量，而且n还在动态的增长，我们要不停的随机等概率的抽取n的一定比例(例如10%)，这种情况下，上面所介绍的普通抽样方法就很难做到了。

蓄水池抽样：从N个元素中随机的等概率的抽取k个元素，其中N无法确定

先给出代码：

Init : a reservoir with the size： k

for i= k+1 to N

M=random(1, i);

if( M < k)

SWAP the Mth value and ith value

end for

上述伪代码的意思是：先选中第1到k个元素，作为被选中的元素。然后依次对第k+1至第N个元素做如下操作：

每个元素都有k/x的概率被选中，然后等概率的(1/k)替换掉被选中的元素。其中x是元素的序号。

算法的成立是用数学归纳法证明的：

每次都是以 k/i 的概率来选择

例: k=1000的话， 从1001开始作选择，1001被选中的概率是1000/1001，1002被选中的概率是1000/1002，与我们直觉是相符的。

接下来证明：

假设当前是i+1, 按照我们的规定，i+1这个元素被选中的概率是k/i+1，也即第 i+1 这个元素在蓄水池中出现的概率是k/i+1此时考虑前i个元素，如果前i个元素出现在蓄水池中的概率都是k/i+1的话，说明我们的算法是没有问题的。

对这个问题可以用归纳法来证明：k< i <=N1.当i=k+1的时候，蓄水池的容量为k，第k+1个元素被选择的概率明显为k/(k+1), 此时前k个元素出现在蓄水池的概率为 k/(k+1), 很明显结论成立。2.假设当 j=i 的时候结论成立，此时以 k/i 的概率来选择第i个元素，前i-1个元素出现在蓄水池的概率都为k/i。

证明当j=i+1的情况：

即需要证明当以 k/i+1 的概率来选择第i+1个元素的时候，此时任一前i个元素出现在蓄水池的概率都为k/(i+1).

前i个元素出现在蓄水池的概率有2部分组成, ①在第i+1次选择前得出现在蓄水池中，②得保证第i+1次选择的时候不被替换掉

①.由2知道在第i+1次选择前，任一前i个元素出现在蓄水池的概率都为k/i

②.考虑被替换的概率：

首先要被替换得第 i+1 个元素被选中(不然不用替换了)概率为 k/i+1，其次是因为随机替换的池子中k个元素中任意一个，所以不幸被替换的概率是 1/k，故

前i个元素(池中元素)中任一被替换的概率= k/(i+1) * 1/k = 1/i+1则(池中元素中)没有被替换的概率为:1 - 1/(i+1) = i/i+1综合① ②,通过乘法规则

得到前i个元素出现在蓄水池的概率为 k/i * i/(i+1) = k/i+1故证明成立

个人觉得这个算法在模式识别中，对数据集做随机划分(划分为训练集和测试集)的时候非常好用，因为一来我不需要预先知道数据的总量，二来对于数据量很大的情况速度还是比第一种方法快的。正好之前需要写一个随机划分的程序，小试了一下，感觉还不错，代码如下：

主要功能：

输入一个包含2类的libsvm样式的样本集合文件，并制定需要随机提取的样本数量

输出随机提取的样本集合

RandomSelect.h

#include#include#include#include#include

using namespacestd;#define MAX_LENGTH 0x7fff

void reservoirSampling(long select_num,long* pos_select,long* neg_select,char*input_path);void saveFile(long select_num,long* pos_select,long* neg_select,char* input_path,char*ouput_path);void usage();

RandomSelect.cpp

/*Author: SongQi

Create Time:2012/9/19

Function: A program which can randomly select samples from the input sample file.

It can be used to seperate training samples and testing samples.Now it only can select two-class samples.

Input:

1.input sample file path 2.output sample file path 3.sample number need to select for each postive and negative samples.

Output:

1.output sample file*/#include"stdafx.h"#include"RandomSelect.h"#include

using namespacestd;int main(int argc, char**argv)

{//input sample file path

char* input_path =NULL;//output sample file path

char* ouput_path =NULL;//selected sample number from the input file

long select_num=0;if( argc != 4)

{

usage();

system("pause");return 0;

}else{

input_path=argv[1];

ouput_path=argv[2];

select_num=atol(argv[3]);

}long *pos_select=new long[select_num];long *neg_select=new long[select_num];//random select samples from the input file

reservoirSampling(select_num,pos_select,neg_select,input_path);

saveFile(select_num,pos_select,neg_select,input_path,ouput_path);

system("pause");return 0;

}void reservoirSampling(long select_num,long* pos_select,long* neg_select,char*input_path)

{

FILE*input_file=fopen(input_path,"r");if(input_file==NULL)

{

printf("the input sample file does not exist!\n");

usage();

system("pause");return;

}

fseek(input_file,0,SEEK_SET); //set to the start of the file

int label=0;long index=0;long pos_count =0;long neg_count =0;

srand( time(NULL) );charstuff;while(true)

{if(fscanf(input_file,"%d",&label)!=1)break;//printf("%d\n",label);RAND_MAX

if(label==0)

{if(neg_count

neg_select[neg_count]=index;else{long is_select=rand()%(neg_count+1)+1;if(is_select<=select_num)

neg_select[rand()%select_num]=index;

}

neg_count++;

}else{if(pos_count

pos_select[pos_count]=index;else{long is_select=rand()%(pos_count+1)+1;if(is_select<=select_num)

pos_select[rand()%select_num]=index;

}

pos_count++;

}//printf("pos:%dneg:%d\n",pos_count,neg_count);

index++;char* detect_buffer = new char[2]();while(strcmp(detect_buffer,"\n")!=0)

fread(detect_buffer,sizeof(char),1,input_file);

}

printf("%d\n",index);

FILE*out_file1=fopen("pos_index.txt","w");

FILE*out_file2=fopen("neg_index.txt","w");for(int i=0;i

{

fprintf(out_file1,"%d\n",pos_select[i]);

fprintf(out_file2,"%d\n",neg_select[i]);

}

fclose(out_file1);

fclose(out_file2);

fclose(input_file);

}void saveFile(long select_num,long* pos_select,long* neg_select,char* input_path,char*ouput_path)

{

ifstream fin(input_path);

FILE*output_file=fopen(ouput_path,"w");charline[MAX_LENGTH];long index=0;while( fin.getline(line, MAX_LENGTH))

{//printf("%s",line);

for(long count=0;count

{if(index==pos_select[count])

{

fprintf(output_file,"%s\n",line);

}if(index==neg_select[count])

{

fprintf(output_file,"%s\n",line);

}

}

index++;

}

fclose(output_file);return;

}voidusage()

{

printf("arg1:input sample file path\n");

printf("arg2:output sample file path\n");

printf("arg3:sample number need to select for each postive and negative samples\n");

}