Python代码示例：

import random

def random_sampling(population, num_samples):
    """
    随机抽样函数，不重复抽样
    :param population: 可迭代对象，样本总体
    :param num_samples: 抽样样本个数
    :return: 抽样结果
    """
    population = list(population)
    sample = []
    for i in range(num_samples):
        # 对于剩余的样本，等概率随机抽取一个
        idx = random.randint(0, len(population)-1)
        sample.append(population.pop(idx))
    return sample

说明：

在进行不重复抽样的优化问题中，我们可以先采用随机抽样的方法。对于样本总体中的每个样本，等概率地随机抽取一个，就可以得到较为均匀的抽样结果。

注：此示例代码中的算法时间复杂度为O(nk)，其中n为总体样本大小，k为需要抽取的样本的个数，这个方法在样本总体较大时并不适用，可以采用更高效的算法来实现。