一，概述
問題描述：如何生成0~n-1內的m個隨機整數（
不重複）
需求：按序輸出，並且保證每個子集被選中的可能性相等。
1）給出下面**
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "time.h"
void getrandnumber(int m,int n)//在0 -- n-1 中挑選m個 隨機數
int main()
c++模板插入操作在o(logm)時間內完成，而遍歷集合需要o(m)時間。所以完整程式需要o(mlogm)時間
4）生成隨機數的另一種方式：把包含0 - n-1的陣列順序打亂，然後把前m個元素輸出。
更好的方式是，我們只需要打亂前m個元素，然後排序輸出。
或者生成大於n個1 - n範圍的隨機數，然後去掉重複的，輸出前面的m個元素
#include #include using namespace std;
void sort(int a,int m)
void getshuf(int m,int n)//在0 -- n-1 中挑選m個 隨機數
int region(int l, int u) //[l, u]
int main()
10）問題：如何隨機從n個物件中選擇乙個物件，這n個物件是按序排列的，但是在此之前你並不知道n的值？
具體些說，在事先並不知道行數的情況下，如何讀乙個文字檔案，隨機選擇並輸出一行？
解答：我們總是選擇第一行，並使用二分之一的概率選擇第二行，使用三分之一的概率選擇第三行，以此類推。在該過程結束的時候，每一行具有相同的選中概率（1/n，其中n是檔案的總行數）：
i = 0 while more input lineswith probability 1.0/++ichoice = this input line //如果前面做了選擇，並不會break，而是直到最後乙個為止。print choice
這裡比較有些疑惑的是第一行：總是選第一行 為什麼概率還是1/n?
概率=1*(1/2)*(2/3)*(3/4)……(n-1/n) =1/n
證明：當做第i步選擇（選擇第i行）時，選擇該行的概率為1/i，則不選擇的概率為(i-1)/i對於一篇有n行的文件，現需證明最終選定第i行的概率為1/n。
當最終選擇第i行，前（i-1）步的選擇對最終結果不會產生影響，第i步選擇的概率為1/i，即選擇第i行，第（i+1～n）步中均採取不選擇的動作，即對於任意j(i+1<=j<=n)，當前步的概率為(j-1)/j，那麼最終的概率為：(1/i)*((i)/(i+1))*...*((n-1)/n) = 1/n
以一篇只有6行的文件為例，最終選擇第2行的概率為：1/2*(2/3)*(3/4)*(4/5)*(5/6) = 1/6
擴充套件：原問題可簡化為：如何從n個有序物件中等概率地任意抽取1個，簡記為sample（n,1），其中n未知；
若將該問題改為：如何從n個有序物件中等概率地任意抽取m個，簡記為sample（n,m），其中n未知；
分析：若n已知，sample(n,m)是普通的抽樣問題；當n未知時，可否根據上述演算法進行相應的轉化求解？
解決方案：將sample(n,m)問題轉化為m個sample(n*,1)問題，更具體一點是，轉化為sample(n,1);sample(n-1,1);sample(n-2,1)....;sample(n-m+1,1)問題。仍然以一篇6行文件為例，任取其中2行，做法如下：第一遍，以如下概率選中一行：1(1) 2(1/2) 3(1/3) 4(1/4) 5(1/5) 6(1/6)假設選中第2行，接著概率修改如下：3(1) 4(1/2) 5(1/3) 6(1/4) 1(1/5)
【說明】:當選中第2行，從第3行開始修改概率，並將第2行排除在外，繼續掃瞄，這樣能保證在剩下的5個數中仍然以等概率抽取其中的乙個。
11）這個題看似很複雜，其實很簡單。只需要關注1,2,3如何輸出即可。要想獲勝，只需要1,2先輸出，三個數的全排列中這種情況有2種。所以獲勝概率為2/6
=1/3
程式設計珠璣第十二章習題
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Objective C 程式設計 第十二章
預處理程式語句使用 開頭，一行中的第乙個非空字元。大部分內容都與c語言類似，相當於複習啦。預定義不是變數。不能為它賦值。實際上是字元的簡單替換。define語句常放在 import或 include語句後邊。定義乙個名稱後，可以在任何地方使用。一般放在標頭檔案，方便在多個原始檔中使用。所有預定義的名...
第十二章 併發程式設計
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