Je, ni hasara ya algorithm naive ya sampuli rahisi random?
Context:Baadhi ya algorithms ufanisi kwa sampuli rahisi random zimetengenezwa. Algorithm naive ni kuchora kwa kuchora algorithm ambapo katika kila hatua sisi kuondoa bidhaa katika hatua hiyo kutoka seti na uwezekano sawa na kuweka bidhaa katika sampuli. Tunaendelea mpaka tuna sampuli ya ukubwa taka  k. Hasara ya njia hii ni kwamba inahitaji upatikanaji random katika seti.  uteuzi-kukataa algorithm maendeleo na Fan et al. katika 1962 inahitaji kupita moja juu ya data; Hata hivyo, ni algorithm mfululizo na inahitaji maarifa ya jumla ya hesabu ya vitu  n, ambayo haipatikani katika matukio ya utiririshaji.  Algorithm rahisi sana ya kuchagua kwa nasibu ilithibitishwa na Sunter mwaka 1977. Algorithm tu assigns idadi ya nasibu inayotokana na usambazaji umoja ( 0 , 1 1 ) (0,1) kama muhimu kwa kila kipengee, kisha aina ya vitu vyote kwa kutumia muhimu na kuchagua ndogo  vitu k.  J. Vitter katika 1985 mapendekezo algorithms hifadhi sampuli, ambayo ni kutumika sana. Algorithm hii hauhitaji maarifa ya ukubwa wa idadi ya watu  n mapema, na anatumia nafasi ya mara kwa mara.  Sampuli ya random pia inaweza kuharakishwa kwa sampuli kutoka usambazaji wa mapengo kati ya sampuli na kuruka juu ya mapengo.
Hasara ya njia hii ni kwamba inahitaji upatikanaji random katika seti.