सरल यादृच्छिक नमूने के लिए कई कुशल एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं। एक अनुभवहीन एल्गोरिदम ड्रॉ-बाय-ड्रॉ एल्गोरिदम है जहां प्रत्येक चरण पर हम समान संभावना के साथ सेट से उस चरण पर आइटम को हटाते हैं और आइटम को नमूने में डालते हैं। हम तब तक जारी रखते हैं जब तक हमें वांछित आकार का नमूना नहीं मिल जाता
 � 
क। इस विधि का दोष यह है कि इसके लिए सेट में रैंडम एक्सेस की आवश्यकता होती है।

फैन एट अल द्वारा विकसित चयन-अस्वीकृति एल्गोरिथ्म। 1962 में डेटा पर एकल पास की आवश्यकता होती है; हालाँकि, यह एक अनुक्रमिक एल्गोरिदम है और इसमें वस्तुओं की कुल संख्या के ज्ञान की आवश्यकता होती है
 � 
n, जो स्ट्रीमिंग परिदृश्यों में उपलब्ध नहीं है।

1977 में सनटर द्वारा एक बहुत ही सरल यादृच्छिक सॉर्ट एल्गोरिदम सिद्ध किया गया था। एल्गोरिदम बस समान वितरण से खींची गई एक यादृच्छिक संख्या निर्दिष्ट करता है
(
0
,
1
)
(0,1) प्रत्येक आइटम के लिए एक कुंजी के रूप में, फिर कुंजी का उपयोग करके सभी आइटम को सॉर्ट करता है और सबसे छोटे का चयन करता है
 � 
के आइटम.

1985 में जे. विटर ने जलाशय नमूनाकरण एल्गोरिदम प्रस्तावित किया, जिसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। इस एल्गोरिथम के लिए जनसंख्या के आकार के ज्ञान की आवश्यकता नहीं है
 � 
n अग्रिम में, और निरंतर स्थान का उपयोग करता है।

नमूनों के बीच अंतराल के वितरण और अंतराल पर लंघन से नमूनाकरण द्वारा यादृच्छिक नमूनाकरण को भी तेज किया जा सकता है।
इस विधि का दोष यह है कि इसके लिए सेट में रैंडम एक्सेस की आवश्यकता होती है।
सरल यादृच्छिक नमूने के लिए कई कुशल एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं। एक अनुभवहीन एल्गोरिदम ड्रॉ-बाय-ड्रॉ एल्गोरिदम है जहां प्रत्येक चरण पर हम समान संभावना के साथ सेट से उस चरण पर आइटम को हटाते हैं और आइटम को नमूने में डालते हैं। हम तब तक जारी रखते हैं जब तक हमें वांछित आकार का नमूना नहीं मिल जाता
 � 
क। इस विधि का दोष यह है कि इसके लिए सेट में रैंडम एक्सेस की आवश्यकता होती है।

फैन एट अल द्वारा विकसित चयन-अस्वीकृति एल्गोरिथ्म। 1962 में डेटा पर एकल पास की आवश्यकता होती है; हालाँकि, यह एक अनुक्रमिक एल्गोरिदम है और इसमें वस्तुओं की कुल संख्या के ज्ञान की आवश्यकता होती है
 � 
n, जो स्ट्रीमिंग परिदृश्यों में उपलब्ध नहीं है।

1977 में सनटर द्वारा एक बहुत ही सरल यादृच्छिक सॉर्ट एल्गोरिदम सिद्ध किया गया था। एल्गोरिदम बस समान वितरण से खींची गई एक यादृच्छिक संख्या निर्दिष्ट करता है
(
0
,
1
)
(0,1) प्रत्येक आइटम के लिए एक कुंजी के रूप में, फिर कुंजी का उपयोग करके सभी आइटम को सॉर्ट करता है और सबसे छोटे का चयन करता है
 � 
के आइटम.

1985 में जे. विटर ने जलाशय नमूनाकरण एल्गोरिदम प्रस्तावित किया, जिसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। इस एल्गोरिथम के लिए जनसंख्या के आकार के ज्ञान की आवश्यकता नहीं है
 � 
n अग्रिम में, और निरंतर स्थान का उपयोग करता है।

नमूनों के बीच अंतराल के वितरण और अंतराल पर लंघन से नमूनाकरण द्वारा यादृच्छिक नमूनाकरण को भी तेज किया जा सकता है।