簡單的隨機抽樣演算法的缺點是什麼?
Context:已經開發出幾種用於簡單隨機抽樣的高效演算法. 一個純粹的演算法是逐步抽取的演算法, 在每個步驟中, 我們以同等的概率從集合中刪除該步驟中的專案, 並將該專案放入樣本中. 我們繼續直到我們有所需的樣本大小 沒有. 沒有. 這種方法的缺點是它需要在集合中隨機訪問.  1962年由Fan等人開發的選擇-拒絕演算法需要一次通過資料;然而,它是一個順序演算法,需要了解專案的總數 沒有. 在流動場景中無法使用.  一個非常簡單的隨機排序演算法被桑特在1977年證明. 演算法只是從均<unk>分佈中抽取一個隨機數字 美國 其他 在 一個 ) 在 然後使用該鍵對所有專案進行排序並選擇最小的 沒有. 沒有.  1985年,J.Vitter提出了儲水庫取樣演算法,這些演算法得到了廣泛使用. 這種演算法不需要了解人口的大小 沒有. 並且使用恆定的空間.  隨機抽樣也可以通過從樣本之間的差距分佈中抽樣並跳過差距來加快.
這種方法的缺點是它需要在集合中隨機訪問.