LeetCode 382. Linked List Random

2020-02-19 本文已影响0人微微笑的蜗牛

@(LeetCode)

问题描述

给定一个单链表，返回链表中随机节点的值。每个节点必须有相同的几率被选中。

如果链表非常大，并且它的长度未知？如何不使用额外空间来解决这个问题？

栗 1：

链表： 1->2->3
通过 getRandom 方法返回随机节点值，即 1,2,3 中任意一个，且概率相同。

想看英文的戳这里。

解题思路

我的解法

这种方式其实与题意不太符合，需要遍历 2 次。

首先计算出链表的长度 N，然后通过 random 方法得到 [0, N-1] 之间的一个随机数 x，从头遍历 x+1 个节点即达到随机的节点。

var Solution = function(head) {
    this.head = head

    let length = 0
    while (head) {
        length += 1
        head = head.next
    }

    this.length = length
};

/**
 * Returns a random node's value.
 * @return {number}
 */
Solution.prototype.getRandom = function() {
    if (this.length > 0) {
        const random = Math.floor(Math.random() * this.length)

        let i = 0
        let node = this.head
        while (i < random) {
            node = node.next
            i += 1
        }

        return node.val
    }
};

其他解法

理论基础

因为链表长度未知，可以认为它是动态变化的。即在总数 n 变化时，仍保持选中一个数的概率为 1/n。

即需满足如下条件：

当有 k 个数，任意选择一个数的概率为 1/k；
当有 k+1 个数，任意选择一个数的概率为 1/(k+1)，也就是之前已选中的数的概率也变为 1/(k+1)；
当有 k+i 个数，任意选择一个数的概率为 1/(k+i)，也就是之前已选中的数的概率也变为 1/(k+i)。

推导过程

我们可以试着从以下简单的场景来了解。

假设有一个数组，其长度是动态变化的。

初始值为[1]，显然选择一个数的概率为 1。
当数组变成 [1,2]，选择一个数的概率为 1/2，那么选择 2 的概率为 1/2。
当数组变成 [1,2,3]，显然选择 3 的概率为 1/3，那么仍选择 2 的概率为多少呢？根据上面的结论，要为 1/3 才对。

根据逻辑思维推导：「这一步仍选 2」 = 「这一步不选 3」并且「上一步选 2」。

用数学公式表示为：p(这一步仍选 2) = p(上一步选 2) * p(这一步不选 3)

显然，p(这一步不选 3) = 1- p(这步选 3)。

则得出： p(这一步仍选 2) = p(上一步选 2) * (1 - p(这步选 3))。

代入数值得到：p(这一步仍选 2) = 1/2 * (1 - 1/3) = 1/3。

因此，当数组长度变成 3 后，选中 2 的概率变为 1/3，满足结论。

同理，推演到 k 个数。在 k 个数选中一个数 x 的概率为 1/k，那么当有 k+i 个数后，仍选中 x 的概率为：

p = p(上一步选中 x) * p(这一步不选中 k+i) = p(上一步选中 x) * (1 - p(这步选中 k+i))

上一步选中 x ，即在 k+i-1 个数中选一个数，其概率为 1/(k+i-1)，这是前提条件。

很显然，p(这步选中 k+i) = 1/(k+i)。
那么可得出 p = 1/(k+i-1) * (1 - 1/(k+i)) = 1/(k+i)，则保证概率也是相同的。

解题方法

那么知道上述结论后，该题的思路转变如下。

如果目前有 n 个节点，当新增加一个节点，只需要保证该节点被选中的概率为 1/(n+1) 即可。

举个栗子：
若初始数据为 [1]，只能选 1；
新增 2 后，数据变成 [1,2]，那么需保证 2 被选中的概率为 1/2 即可；
新增 3 后，数据变成 [1,2,3]，那么需保证 3 被选中的概率为 1/3。

所以只要根据当前数组的长度 n 取一个随机值 r = [0, n-1]，如果 r 刚好等于 0 或者是 [0, n-1] 中的任意一个数，则表示其概率为 1/n，这时 x 被替换成新数据。

js 代码如下：

Solution.prototype.getRandom = function() {
    let count = 1
    let node = this.head
    let result

    while (node) {
        // 生成 [0, count-1] 的随机数
        const random = Math.floor(Math.random() * (count))

        // 替换节点
        if (random === 0) {
            result = node
        }

        count += 1

        node = node.next
    }

    return result.val
};

Reservoir Sampling

该题其实是 Reservoir Sampling 水塘抽样算法的简化版。该算法保证了数据总数在变化时，仍能等概率抽取数据。基本思想如下：

首先从 n 个数中取 k 个数放入水池中，每个数被选中的概率为 k/n。
在处理第 n+1 个数时，已经在水池中的 k 个数被选中的概率变为 k/(n+1)。
在处理第 n+i 个数时，已经在水池中的 k 个数被选中的概率变为 k/(n+i)。

推导过程

如果在 n 中选中了 k 个数分别为 [x, y, z, ...]，每个数选中的概率为 k/n。
那么当为 n+1 个数时，x 仍被选中的概率为多少呢？即上一步保留 x 且这一步也保留 x。

那么数学公式如下：

p(x) = p(上一步选择了 x) * p(这步「第 n+1 个数不替换 x」)
p(x) = p(上一步选择了 x) * p(1 -「这步选第 n+1 个数」且「替换 x」)

其中，已知条件如下：

p(上一步选择了 x) = k/n
p(这步选第 n+1 个数) = k/(n+1)

但「第 n+1 个数替换掉 x 」的概率是多少呢？因为只选 k 个数，在 k 个数中替换掉 1 个，其概率为 1/k。

则我们可以得到：p(x)= k/n * (1 - k/(n+1) * 1/k) = k/(n+1)，满足结论。

令 k = 1 则为题目中的问题。

重点

所以最为重要的是保证第 n+1 个数被选中的概率为 k/(n+1)。

这里有两种方式保证概率，是等效的。

生成 0~1 之间的随机数，如果其值 < k/(n+1)，则选中第 n+1 个数放入水池，替换掉其中的一个数。
生成 [0, n+1) 之间的随机数，如果其值 < k，则选中第 n+1 个数放入水池，替换掉其中的一个数。

其算法代码也比较简单：

// stream 表示数据流
// reservoir 用来存选中的数据
// 先取 k 个数放入水池
for ( int i = 0; i < k; i++)
    reservoir[i] = stream[i];
    
for (i = k; stream != null; i++) {
    p = random(0, i);
    if (p < k) reservoir[p] = stream[i];
}

以上就是整个的分析过程。

参考链接：
[1] https://www.cnblogs.com/strugglion/p/6424874.html
[2] https://gregable.com/2007/10/reservoir-sampling.html
[3] https://leetcode.com/problems/linked-list-random-node/discuss/85659/Brief-explanation-for-Reservoir-Sampling

LeetCode 382. Linked List Random

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其他解法

理论基础

推导过程

解题方法

Reservoir Sampling

推导过程

重点

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