随机抽取样本算法：从N个数组中抽取M个不重复元素

"这篇文档介绍了一种从大小为N的数组中随机抽取M个不重复元素的算法。作者强调该算法经过测试效果良好，并且主要关注如何避免重复抽取和提高效率。算法的核心在于使用列表记录已抽取的位置，并动态调整随机数的范围，以确保抽取的样本不重复。代码示例使用Java实现，包含了一个名为`RandomUtil`的类，其中的`testChance`方法用于测试算法的准确性和效率。" 这篇文档讨论的算法是针对数据抽样的问题，特别是在一个整数数组中抽取特定数量不重复元素的策略。在统计学和数据分析中，这样的操作称为无放回抽样，因为一旦某个元素被选中，它就不会再次被考虑。在这个场景下，目标是从一个大小为N的数组中抽取M个不同的元素。 算法的实现步骤如下： 1. 准备两个数组，一个是原始数据数组`num1`，另一个是用于存储抽样结果的数组`num2`。 2. 使用一个循环执行M次，每次循环中： - 随机生成一个介于1到(N-M+1)之间的整数。这个范围确保不会超出剩余可抽取的位置。 - 将生成的随机数i映射回原始数组的索引，即实际位置为(i-1)。 - 将找到的元素添加到结果数组`num2`中。 - 记录已抽取的位置，防止重复抽取。 3. 在抽取过程中，不需要实际删除已选中的元素，而是通过维护一个记录已选位置的列表来跟踪哪些位置已被占用。 为了提高效率，算法避免了每次抽取后重建数组的过程，而是通过更新随机数生成的范围来减少重复的可能性。这种做法减少了数组操作的复杂性，从而提高了整体性能。 在提供的Java代码中，`RandomUtil`类的`testChance`方法可能用于对算法进行大量测试，以验证其准确性和运行时间。`main`方法中的注释表明，可以通过调用`testChance`来测试不同参数下的抽样效果，例如在9个元素中抽取3个，重复100,000次。 这个算法提供了一种高效的方法来从一个群体中抽取不重复的样本，特别适用于大数据集和需要快速抽样的情况。通过避免不必要的数组操作和利用列表跟踪已抽取元素，它能够在保持正确性的同时提高效率。