對於n個樣本，如何均勻隨機的取出m個樣本？即n個樣本中每個樣本都能有m/n的概率被取中。
1.簡單插入取樣
這是最基本，最直觀的方法。在乙個初始為空的集合中插入1~n的隨機整數，知道個數為m個為止。但這個方法有個弱點，就是要插入乙個數時，判斷集合中是否存在該數，如果其存在，則要繼續取樣直到取到乙個不在原集合中的數，重複取樣需要很大的開銷，而且越到後來開銷越大。
2.floyd取樣
floyd取樣是大名鼎鼎的robert w. floyd提出來的。其基本思想：當已經在[1,n-1]個區間中已隨機取出m-1個樣本時，這時，生成乙個1~n的隨機數，如果該數落在原來的m-1個樣本中，則樣本集合加入n；如果不落在原來的m-1個樣本中，那麼就將隨機數加入已取樣本集合。這樣的演算法複雜度為o(m）
證明：對於第n個數，其被選中的概率為1/n+(m-1)/n=m/n;
易得p=(m-1)/(n-1)*1+(n-m)/(n-1)*1/n=m/n.
void floysampling(int n,int m)
vectorq;
for(int j=n-m;j::iterator t_position=find(q.begin(),q.end(),t);
if(t_position==q.end())
q.push_back(t);
else
q.push_back(j+1);
} for(vector::iterator iter=q.begin();iter!=q.end();++iter)
printf("%-3d",*iter);
cout《答案策略：取乙個[1,m+i]中的隨機數，如果隨機數落在(m,m+i]時，應該保留原來的m個數；如果隨機數落在[1,m]中，則應該用最新的一條記錄取代[1,m]中隨機的乙個數。
證明如下：
1）假設現在系統讀取第n+1條記錄，現在儲存的m條記錄都是前面m+n條記錄中以m/(m+n)的概率留下來的；
2）取乙個[1,m+n+1]的隨機數，按照上述策略。
3）現在新記錄能保留在m陣列的概率為m/(m+n+1)
4）原來m陣列中的數（設為a）在本輪選擇中還能保留的條件概率（條件是，上一輪選擇中，a被保留）：
(n+1)/(m+n+1)+m/(m+n+1)*(1-1/m)=(m+n)/(m+n+1)。
然後要乘以其原來保留下的概率。得到的a仍在m陣列中的概率為m/(m+n+1)。
如此迴圈，總是可以保障每個數被選擇的概率相等。該演算法的複雜度為o(n)
cout<4.隨機順序序列
有時，我們不僅希望能在n個樣本中隨機選取m個樣本，還希望m個樣本的順序也是隨機的。顯然，簡單插入取樣最後得到的序列順序是隨機的。而後面兩種方法得到的順序並不是隨機的。floyd每一輪插入樣本中，如果隨機數在原來的集合中，最大的數總是被插在容器的最後面，這是造成順序不隨機的主要原因。我們令其插入在隨機數的後面。以上只是直觀的上的說明。真正嚴謹的證明請看程式設計珠璣2的13章。
第三種方法的不隨機主要是因為初始的前m個樣本序列的不隨機造成的。
稍微修改一下floyd演算法**即可得到能生成隨機順序的序列的演算法：
void generaterandomseries(int n,int m)
dequeq;
for(int j=n-m;j::iterator t_position=find(q.begin(),q.end(),t);
if(t_position==q.end())
q.push_front(t);
else
q.insert(t_position+1,1,j+1);
} for(deque::iterator iter=q.begin();iter!=q.end();++iter)
printf("%-3d",*iter);
cout<}
試用期沒過，90 是因為你完美地做到了這些
有相當一部分人可能都經歷過試用期被辭退 回想本編找工作時也一度擔心試用期過不了 又錯失了招聘會的好時機 成功轉正的確是好事 但試用期被辭退也無需喪失信心 因為到底是誰的錯，還不一定呢 有一種情況是公司hr的問題 他為公司挑選人才時並沒有按照具體要求進行匹配 這種情況下是招聘的過失 而你更不必過分自責...
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