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假设印度现在人太多，没人知道印度有多少人口，也不知道印度的整体情况是什么，我们要去通过抽样调查统计新冠的比率，我只能遇到一个人去统计一个人，然后要有个算法看是不是抽中这个人来调察。但是怎么能够让每个人被选中的概率相等呢？
这时蓄水池算法应运而生。我们需要把抽中做统计的印度人都放到一个游泳池（蓄水池）里。假设我目标是只抽 n 个人，这就有一个有 n 个人容量的游泳池，抽中的人都站在这个游泳池里面。当游泳池站满了以后，再往里加人的话有一定的概率会把游泳池里面的人给挤出来，也有一定的概率是新加的人根本挤不进去游泳池（想象一下上班时间的北京地铁）。
这样无论一共有多少人进来，他都有一定概率挤进游泳池里或者被挤出去，游泳池里面最后留下来的人，就是我们要的随机的 n 个人，这些就是我们的抽样结果。我们最后统计这些人的新冠阳性情况时，就可以说我们是随机抽样的，而不用管印度一共有多少人口了。