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コンセプト：
配列内のランダムなデータを抽出し、その指定された長さの確率は簡単ですが、それの未知の長さの大規模なデータ・ストリームに直面している場合？貯水池のサンプリング（貯水池サンプリング）アルゴリズムは、この問題を解決するために使用され、それは時間のいくつかの大規模なデータセットの分析に非常に有用です。
シーンの説明：
アプリケーションシーンシーンの説明：サンプルの特徴は（クエリの検索数）、adpv（検索広告の数）、adshow（広告インプレッションの合計が広告後の金額）、クリックしてPVを含みマス広告データ、100クエリ（番号をクリックしてください）
リザーバサンプリング：Uは=ように、Uの乱数（0,1）値を生成する（1 / PV）を、大きい値の最初の100を取ります。