如何使用Gremlin从Neo4j获得随机样本？

我正在尝试使用Gremlin从Neo4j中提取节点的随机样本。在四处寻找之后，我找不到合适的方法来做这件事

我通过RESTAPI使用Neo4j

我的理想查询如下：

resultset.sample(50)

ratio = (50 / resultset.count()) * 1.25
resultset.random(ratio)

显然，没有这样的方法。四处搜索，我发现.random（）只会发出随机节点。我想做这样的事情：

resultset.sample(50)

ratio = (50 / resultset.count()) * 1.25
resultset.random(ratio)

我们的目标是得到一个大致相同大小的随机集，但还有一些结果。从调用脚本中，我将洗牌并选择前50个。但是，这也不起作用，因为计数后resultset为空

我还考虑过获得固定比率和子集，但如果不进行洗牌，最后一个节点被占用的机会较小，我希望避免发送超过需要的数据

我还可以将结果集填充两次，一次用于计数，一次用于筛选。然而，这似乎并不正确

获取随机样本的好方法是什么

编辑：（基于Marko A.Rodriguez的评论）

我得出了以下结论：

nodes = ... some expression ...
candidates = nodes.toList()
Collections.shuffle(candidates)

size = 50
if (candidates.count() >= size) {
    return candidates[0..(size-1)]; 
} else {
    return candidates;
}

我发现最后一个条件有点烦人，但是如果条目较少，切片就会失败

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此外，这是否会对Neo4j的较大数据集产生影响？就网络通信而言，这是最佳选择。

鉴于您需要特定的计数，您可以生成一个列表，然后对该列表进行采样。例如：

MyHelper.getRandomSampleFromList(my.particular.traversal.toList())

由于您不知道遍历将返回多少结果，因此无法获得预先确定的样本大小。MyHelper.getRandomSampleFromList（列表列表）的外观如下所示：

resultset.sample(50)

ratio = (50 / resultset.count()) * 1.25
resultset.random(ratio)

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这就是我一直试图做的。你提到的另一个问题确实提到了收藏。shuffle（），因此，如果我能设法使用它，它将部分解决问题。我只需采样一个比我需要的大得多的比率，仍然不会将所有内容发送到其余部分。我将就此与您联系。我更新了问题，以便留下更完整的答案供将来参考。有任何意见吗？非常感谢您的帮助。