分布式水库抽样python

分布式水库抽样（Distributed Reservoir Sampling）是一种在分布式系统中进行随机抽样的算法。下面是一个 Python 实现：

import random
import itertools

def distributed_reservoir_sampling(stream, k, num_workers):
    """
    分布式水库抽样算法
    :param stream: 数据流
    :param k: 抽样大小
    :param num_workers: 工作节点数
    :return: 抽样结果
    """
    # 每个节点的抽样大小
    s = k // num_workers
    # 每个节点的水库
    reservoirs = [[] for _ in range(num_workers)]
    # 每个节点的计数器
    counters = [0] * num_workers

    # 分配数据到各个节点
    for i, item in enumerate(stream):
        j = i % num_workers
        if len(reservoirs[j]) < s:
            reservoirs[j].append(item)
        else:
            r = random.randint(0, i)
            if r < s:
                reservoirs[j][random.randint(0, s - 1)] = item
        counters[j] += 1

    # 合并各个节点的水库
    samples = list(itertools.chain(*reservoirs))
    # 对合并后的水库进行随机排序
    random.shuffle(samples)
    # 对合并后的水库进行最终抽样
    return samples[:k]

这个算法的基本思想是将数据流分配到多个工作节点上，每个节点维护一个大小为 $s$ 的水库，然后对每个节点的水库进行水库抽样。最后将各个节点的水库合并起来，对合并后的水库进行最终抽样。