Human: 단순 무작위 샘플링을 위한 몇 가지 효율적인 알고리즘이 개발되었습니다. 순진한 알고리즘은 각 단계에서 동일한 확률로 해당 단계의 항목을 세트에서 제거하고 해당 항목을 샘플에 넣는 무승부 알고리즘입니다. 원하는 크기의 샘플을 얻을 때까지 계속합니다.
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k. 이 방법의 단점은 집합에서 무작위 액세스가 필요하다는 것입니다.

1962년 Fan 등이 개발한 선택-거부 알고리즘은 데이터를 한 번만 통과하면 되지만, 순차적 알고리즘이며 항목의 총 개수에 대한 지식이 필요합니다.
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n에 대한 지식이 필요하며, 스트리밍 시나리오에서는 사용할 수 없습니다.

1977년 선터에 의해 매우 간단한 랜덤 정렬 알고리즘이 증명되었습니다. 이 알고리즘은 균등 분포에서 추출한 난수를 할당하기만 하면 됩니다.
(
0
,
1
)
(0,1)을 각 항목의 키로 지정한 다음 키를 사용하여 모든 항목을 정렬하고 가장 작은 항목인
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k 항목을 선택합니다.

J. 1985년 비터는 저수지 샘플링 알고리즘을 제안했으며, 이는 널리 사용되고 있습니다. 이 알고리즘은 모집단의 크기에 대한 지식이 필요하지 않습니다.
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n을 미리 알 필요가 없으며, 일정한 공간을 사용합니다.

무작위 샘플링은 샘플 사이의 간격 분포에서 샘플링하고 간격을 건너뛰는 방식으로 가속화할 수도 있습니다. 
단순 무작위 샘플링의 나이브 알고리즘의 단점은 무엇인가요? 

Assistant: 이 방법의 단점은 집합에 무작위 액세스가 필요하다는 것입니다.</s>