对于n个样本，如何均匀随机的取出m个样本？即n个样本中每个样本都能有m/n的概率被取中。
1.简单插入取样
这是最基本，最直观的方法。在一个初始为空的集合中插入1~n的随机整数，知道个数为m个为止。但这个方法有个弱点，就是要插入一个数时，判断集合中是否存在该数，如果其存在，则要继续取样直到取到一个不在原集合中的数，重复取样需要很大的开销，而且越到后来开销越大。
2.Floyd取样（将第n个数插入与前n-1个数的样本的选取关联起来）
Floyd取样是大名鼎鼎的Robert W. Floyd提出来的。其基本思想：当已经在[1,n-1]个区间中已随机取出m-1个样本时，这时，生成一个1~n的随机数，如果该数落在原来的m-1个样本中，则样本集合加入n；如果不落在原来的m-1个样本中，那么就将随机数加入已取样本集合。这样的算法复杂度为O(m）
证明：对于第n个数，其被选中的概率为1/n+(m-1)/n=m/n;
而对于前面n-1个数中的任意一个数，总被选中的概率P=上一轮被选中的概率+上一轮未被选中的概率*本轮被选中的总概率：
易得P=(m-1)/(n-1)*1+(n-m)/(n-1)*1/(n+1)=m/n.
递归实现：
- Function Sample(M,N) //编程珠玑第13章Floyd算法
- if M = 0 then
- return the empty set;
- else
- S := Sample(M-1,N-1)
- T := RandInt(1,N)
- if T is not in S then
- insert T in S
- else
- insert N in S
- return
- 则把N插入到S中的概率为（M-1+1）/N = M/N;
- void floySampling(int n,int m) { if(m>n){ printf("Error\n"); return; } vector<int> q; for(int j=n-m;j<n;++j){ int t=rand()%(j+1); ++t; vector<int>::iterator t_position=find(q.begin(),q.end(),t); if(t_position==q.end()) q.push_back(t); else q.push_back(j+1); } for(vector<int>::iterator iter=q.begin();iter!=q.end();++iter) printf("%-3d",*iter); cout<<endl; }
3.有百度一到笔试题所联想到的取样方法
百度笔试原题： 为分析用户行为，系统常需存储用户的一些query，但因query非常多，故系统不能全存，设系统每天只存m个query，现设计一个算法，对用户请求的query进行随机选择m个，请给一个方案，使得每个query被抽中的概率相等，并分析之，注意：不到最后一刻，并不知用户的总请求量。
答案策略：取一个[1,m+i]中的随机数，如果随机数落在(m,m+i]时，应该保留原来的m个数；如果随机数落在[1,m]中，则应该用最新的一条记录取代[1,m]中随机的一个数。
证明如下：
1）假设现在系统读取第n+1条记录，现在存储的m条记录都是前面m+n条记录中以m/(m+n)的概率留下来的；
2）取一个[1,m+n+1]的随机数，按照上述策略。
3）现在新记录能保留在m数组的概率为m/(m+n+1)
4）原来m数组中的数（设为A）在本轮选择中还能保留的条件概率（条件是，上一轮选择中，A被保留）：
(n+1)/(m+n+1)+m/(m+n+1)*(1-1/m)=(m+n)/(m+n+1)。
然后要乘以其原来保留下的概率。得到的A仍在m数组中的概率为m/(m+n+1)。
如此循环，总是可以保障每个数被选择的概率相等。该算法的复杂度为O(n)
- void baiduSampling(int n,int m)
{
if(m>n){
printf("Error\n");
return;
}vector<int> v;
for(int i=1;i<=m;++i){
v.push_back(i);
}
for(int i=m+1;i<=n;++i){
int t=rand()%(i-1);
++t;
if(t<=m)
v[t-1]=i;
}for(vector<int>::iterator iter=v.begin();iter!=v.end();++iter)
printf("%-3d",*iter);
cout<<endl;}
4.随机顺序序列
有时，我们不仅希望能在n个样本中随机选取m个样本，还希望m个样本的顺序也是随机的。显然，简单插入取样最后得到的序列顺序是随机的。而后面两种方法得到的顺序并不是随机的。Floyd每一轮插入样本中，如果随机数在原来的集合中，最大的数总是被插在容器的最后面，这是造成顺序不随机的主要原因。我们令其插入在随机数的后面。以上只是直观的上的说明。真正严谨的证明请看编程珠玑2的13章。
第三种方法的不随机主要是因为初始的前m个样本序列的不随机造成的。
稍微修改一下floyd算法代码即可得到能生成随机顺序的序列的算法：
- void generateRandomSeries(int n,int m)
{
if(m>n){
printf("Error\n");
return;
}deque<int> q;
for(int j=n-m;j<n;++j){
int t=rand()%(j+1);
++t;
deque<int>::iterator t_position=find(q.begin(),q.end(),t);
if(t_position==q.end())
q.push_front(t);
else
q.insert(t_position+1,1,j+1);
}for(deque<int>::iterator iter=q.begin();iter!=q.end();++iter)
printf("%-3d",*iter);
cout<<endl;
}