Lo que estás buscando se llama muestreo de yacimientos.
El algoritmo estándar para el muestreo de yacimientos es el Algoritmo R, que requiere espacio [matemático] \ Theta (k) [/ matemático]. Con el Algoritmo R , cada muestra es igualmente probable que se seleccione, y no es necesario conocer el tamaño de [math] n [/ math] con anticipación.
Aquí hay un código Java para ello:
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import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.Random; public class ReservoirSampling {private static Random randomNumberGenerator = new Random (); public static void main (String [] args) arroja IllegalArgumentException {Iterable values = Arrays.asList (new Integer [] {4, 9, 3, 1, 30, 32, 35, 41, 38, 2, 39, 30, 45, 76, 21, 2}); int sampleSize = 5; int [] randomSample = getRandomSample (valores, sampleSize); System.out.println ("Muestra aleatoria:" + Arrays.toString (randomSample)); } public static int [] getRandomSample (Iterable values, int sampleSize) arroja IllegalArgumentException {if (values == null) {throw new IllegalArgumentException ("Debe proporcionar valores de los cuales tomar muestras"); } int [] randomSample = new int [sampleSize]; Iterador valueIterator = values.iterator (); for (int sampleIndex = 0; valueIterator.hasNext (); ++ sampleIndex) {Valor entero = valueIterator.next (); if (sampleIndex <sampleSize) {randomSample [sampleIndex] = value; } else {int randomNumber = getRandomIntegerInRange (0, sampleIndex); if (randomNumber <sampleSize) {randomSample [randomNumber] = value; }}} return randomSample; } private static int getRandomIntegerInRange (int min, int max) {return min + randomNumberGenerator.nextInt ((max - min) + 1); }}
