題目：
微軟電面問到的問題，前面提了一大堆背景，最後歸結爲一個問題，如何在連續的網絡流量中，等概率隨機抽取1個數據包。
分析：
參加電面時，還沒看過蓄水池抽樣問題，後來回來一搜，這就是典型的蓄水池抽樣問題，不過當時自己也想到了一種解法，使用一個變量保存數據包，從1到i個數據包，每次遇到第i個數據包，以1/i的概率選取這個數據包，並且替換原來的數據包，這樣到第n個數據包，我們能保證我們以1/n的概率選取這n個數據包中的1個。
證明：
加入第i個數據包到來，我們以1/i的概率選取這個數據包，顯然，它的概率是符合的，那麼第i-1個數據是不是也符合呢？我們假設第i-1次取數據包時，前面i-1個數據包以1/(i-1)的概率選取，那麼第i-1個數據包被保留下來的概率是1-p(第i個數據包保存)再乘上p(1到i-1次選擇被保存的概率)，這裏p(1到i-1次選擇被保存的概率)就是假設的1/(i-1)，那麼第i次取包，前i-1個數據包被保存的概率是：
(1 - 1/i) * 1/(i - 1) = 1/i，說明前i-1個數據包的選取概率也是1/i；
由此進行歸納，可以得到最終結果。
擴展：
考慮蓄水池中抽取k個元素。
方法還是一樣，假設前i次選擇時，前i個數據包被選到水庫的概率是k/i，那麼第i+1次選擇時，前面i個數據包保留在水庫中的概率是
k/i * (1 - k/(i + 1) * 1/k) = k/(i + 1)
所以第i+1次選擇，所有的數據包還是以k/(i + 1)的概率保存到水庫中，得證。
僞代碼如下：
Init : a reservoir with the size： k
for i= k+1 to N
M=random(1, i);
if( M < k)
SWAP the Mth value and ith value
end for總結：
蓄水池問題非常經典，而且非常實用，需要理解其中原理。