蓄水池算法

问题描述：
从N个样本中等概率抽取K个样本，其中N未知。

算法描述：
首先构建一个可容纳 $k$ 个元素的数组，将序列的前 $k$个元素放入数组中。然后从第 $k+1$ 个元素开始，以 $\frac{k}{n}$的概率( $n$为当前遍历的样本数）来决定该元素是否被替换到数组中。 当遍历完所有元素之后，数组中剩下的元素即为所需抽取的样本。

leetcode 397中的实现如下：

static std::default_random_engine dre(time(0));
static std::uniform_int_distribution<int> uid;
for(int i = 0; i < nums_.size(); i++) {
    if (nums_[i] == target){
        ++cnt;
        std::uniform_int_distribution<int> uid(1, cnt);
        if (uid(dre) == cnt)
            idx = i;
    }   
}
return idx;

这里可以看作k=1的情况。