這種單純的隨機抽樣演算法的缺點是什麼?
Context:已開發了幾種簡單隨機抽樣的高效演算法. 我們在每個步<unk>中都以相同的概率從集合中移除該步<unk>中的項, 我們繼續直到我們得到所需尺寸的樣本 國家 沒有. 這種方法的缺點在於它需要在集合中隨機存取.  這項演算法需要一個單一的通過資料; 然而, 它是一個序列的演算法, 並需要了解專案的總數 國家 這項功能在流動場景中無法使用.  很簡單的隨機排序演算法在 1977 年由桑特證明. 演算法只能從均<unk>分佈中抽取一個隨機數字, 歐洲國家 其他國家 這樣的情況 其他國家 其他國家 然後使用這個鍵來排序所有專案, 國家 這樣的情況,  這項資料來自於1985年由J. 這個演算法不需要知道人口的數量, 國家 且使用不變的空間.  隨機抽樣也可以透過抽樣, 透過抽樣與抽樣之間的差距分配, 並跳過差距來加快.
這種方法的缺點在於它需要在集合中隨機存取.