从一个包含n个对象的列表S中随机选取k个对象，n为一个非常大或者不知道的值。通常情况下，n是一个非常大的值，大到无法一次性把所有列表S中的对象都放到内存中。我们这个问题是蓄水池抽样问题的一个特例，即k=1。
解法：我们总是选择第一个对象，以1/2的概率选择第二个，以1/3的概率选择第三个，以此类推，以1/m的概率选择第m个对象。当该过程结束时，每一个对象具有相同的选中概率，即1/n，证明如下。
证明：
第m个对象最终被选中的概率P=选择m的概率*其后面所有对象不被选择的概率，
对应蓄水池抽样问题，可以类似的思路解决。先把读到的前k个对象放入“水库”，对于第k+1个对象开始，以k/(k+1)的概率选择该对象，以k/(k+2)的概率选择第k+2个对象，以此类推，以k/m的概率选择第m个对象（m>k）。如果m被选中，则随机替换水库中的一个对象。最终每个对象被选中的概率均为k/n，证明如下。
证明：第m个对象被选中的概率=选择m的概率（其后元素不被选择的概率+其后元素被选择的概率不替换第m个对象的概率），即
st=>start: Start|past:>http://www.google.com[blank]
e=>end: End:>http://www.google.com
op1=>operation: My Operation|past
op2=>operation: Stuff|current
sub1=>subroutine: My Subroutine|invalid
cond=>condition: Yes
or No?|approved:>http://www.baidu.com
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