Python中的Reservoir Sampling算法优化：实现大数据流的均匀采样 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个在处理大数据流时非常实用的算法——Reservoir Sampling（水塘抽样）。 在大数据时代，我们常常需要处理源源不断的数据流，但由于内存限制，无法一次性加载所有数据。这时，我们需要从数据流中抽取一个具有代表性的样本，用于后续的分析和建模。 Reservoir Sampling 算法就能在未知数据流长度的情况下，保证每个数据被选入样本的概率相等，实现均匀采样。 1. 什么是Reservoir Sampling？ Reservoir Sampling 是一种随机算法，用于从未知长度的数据流中抽取一个固定大小的样本（也称为“水塘”），保证每个元素被选入水塘的概率相等。 简单来说，想象你有一个水桶（水塘），数据像水流一样不断涌入。 你希望从这些水中抽取一部分，使得每一滴水被抽取的概率都一样。 2. 基础版 Reservoir Sampling 算法 我们先来看一个最基础的 Reservoir Sampling 算法的 Python 实现： import random …