水塘抽样算法和Fisher–Yates算法

水塘抽样算法

公司尾牙的抽奖程序,我代码已经写好了。给公司的一些总工看了一下核心的抽奖代码,其中一个总工提出了“水塘抽样”算法来解决随机性和公平性的问题,所以就有了这篇博客。

参考链接里有非常清晰的分析,主要是使用了数学归纳法,将复杂的问题先简单化,高中数学知识,不过我已经忘了。算法的实现并不难,下面是我用js的实现:

最有意思的是数学论证,可以查看维基百科。

水塘抽样的特点

  • 适合样本很大且不知道数量的情况,上面的例子模拟的是样本有限的情况。

Fisher–Yates算法

Fisher和Yates分别表示两个人名,算法是这两个人发明的,大概的思想类似桌面上有一堆牌,我们随机从里面抽取一张出来,放到另外一堆,重复这个过程直到完成。放到代码里来描述这个想法,就要建立两个数组,性能不好,所以这个算法又有了一些新的演变,lodash的实现就是演变后的实现。

lodash的源码在这里:

https://github.com/lodash/lodash/blob/master/shuffle.js

参考链接

Reservoir sampling(水塘抽样)

https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%E2%80%93Yates_shuffle

由乱序播放说开了去-数组的打乱算法Fisher–Yates Shuffle

洗牌算法Fisher–Yates shuffle

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曾小乱

作者: 曾小乱

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