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面试题

There is a linked list of numbers of length N. N is very large and you don’t know N. You have to write a function that will return k random numbers from the list. Numbers should be completely random. Hint: 1. Use random function rand() (returns a number between 0 and 1) and irand() (return either 0 or 1) 2. It should be done in O(n).

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答案:

解答思路:

这是一个关于如何从未知长度的链表中随机选择k个数字的问题。由于链表的长度N是未知的,并且要求时间复杂度为O(n),我们可以使用“Reservoir Sampling”算法来解决这个问题。该算法的核心思想是在遍历链表的过程中,以一定的概率选择每个元素,使得最终选出的元素个数符合随机分布的要求。

具体步骤如下:

  1. 初始化一个大小为k的“reservoir”,用于存储选出的数字。
  2. 从链表的第一个元素开始遍历,对于每个遍历到的元素:
    • 以rand()函数生成一个[0, 1)之间的随机数。
    • 如果这个随机数小于等于irand()函数返回的概率值(假设为p),则将当前元素添加到“reservoir”中,并随机替换“reservoir”中的已有元素。这一步确保了每个元素被选中的概率相等。
    • 如果这个随机数大于irand()函数返回的概率值,则不执行任何操作。
  3. 当遍历完链表后,“reservoir”中存储的就是随机选取的k个数字。

最优回答:

在函数内部,首先初始化一个大小为k的数组或列表作为“reservoir”。然后遍历链表,对于每个元素,都以rand()函数生成的随机数作为选择依据,如果随机数满足条件(小于等于irand()函数返回的概率值),则将该元素添加到“reservoir”中,并随机替换已存在的元素。最后返回“reservoir”中的元素作为结果。

解析:

Reservoir Sampling算法是一种常用于从未知大小的流中均匀随机地选取k个样本的算法。其核心思想是通过维护一个固定大小的样本集(即“reservoir”),在遍历过程中以一定概率将遇到的元素加入到样本集中,从而确保每个元素被选中的概率相等。这种算法在处理大规模数据流、不确定大小的数据集等问题时非常有效。除了本题中提到的使用rand()和irand()函数外,还可以使用其他随机数生成方法来实现Reservoir Sampling算法。此外,关于链表的其他操作和优化技术也是值得了解的相关知识,如链表的插入、删除、排序等。
创作类型:
原创

本文链接:There is a linked list of numbers of length N. N i

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