玩转 Swift：使用 Swift 算法俱乐部轻松选取样本

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2023-09-07 23:02:32

导言：随机采样的重要性

在计算机科学中，随机采样是一种从大量数据中选取代表性子集的至关重要的技术。它广泛应用于统计分析、机器学习和人工智能等领域。通过随机采样，我们可以高效地获取数据集的洞察力，而无需处理整个数据集。

Swift 算法俱乐部的选取样本函数

Swift 算法俱乐部提供了一个简洁而有效的函数来从 n 个项的集合中随机选取 k 个项。该函数名为 sample(count:)，接受两个参数：

count：要选取的项数。
returning:：可选参数，指定要返回选定项的类型（默认类型为 Any）。

算法工作原理

该算法的工作原理类似于洗牌算法。它将数组划分为两个区域：

选定区域： 包含所选的项。
剩余区域： 包含所有剩余的项。

算法不断地从剩余区域随机选择一个项，并将其移动到选定区域。此过程重复进行，直到选定区域包含所需数量的项。

示例：从一组牌中随机抽取 10 张牌

为了理解该算法，我们以一副 52 张牌为例。假设我们想随机抽取 10 张牌。

初始状态：

数组包含 52 张牌。
选定区域为空。
剩余区域包含 52 张牌。

步骤 1：

从剩余区域随机选择一张牌（例如，黑桃 A）。
将黑桃 A 移到选定区域。
选定区域现在包含 1 张牌。
剩余区域现在包含 51 张牌。

步骤 2：

从剩余区域随机选择另一张牌（例如，红桃 2）。
将红桃 2 移到选定区域。
选定区域现在包含 2 张牌。
剩余区域现在包含 50 张牌。

……

此过程继续进行，直到选定区域包含 10 张牌。

最终结果：

选定区域包含 10 张随机选取的牌。
剩余区域包含 42 张牌。

代码实现

以下 Swift 代码展示了如何使用 Swift 算法俱乐部来从一组牌中随机抽取 10 张牌：

import Algorithms

let cards = ["A♠️", "2♠️", "3♠️", "4♠️", "5♠️", "6♠️", "7♠️", "8♠️", "9♠️", "10♠️", "J♠️", "Q♠️", "K♠️",
            "A♥️", "2♥️", "3♥️", "4♥️", "5♥️", "6♥️", "7♥️", "8♥️", "9♥️", "10♥️", "J♥️", "Q♥️", "K♥️",
            "A♣️", "2♣️", "3♣️", "4♣️", "5♣️", "6♣️", "7♣️", "8♣️", "9♣️", "10♣️", "J♣️", "Q♣️", "K♣️",
            "A♦️", "2♦️", "3♦️", "4♦️", "5♦️", "6♦️", "7♦️", "8♦️", "9♦️", "10♦️", "J♦️", "Q♦️", "K♦️"]

let selectedCards = cards.sample(count: 10)
print(selectedCards)