正文
如何生成0~n-1內的m個隨機整數
1、方法一
比如要從5個數里選出2個數，第乙個數的概率是2/5，第二個數的概率是1/4，然後是0/3
那麼現在已經很清楚了。
可以寫**如下：
for (int i = 0; i < n; ++i)
if (rand() %(n-i) < m)
可以用乙個set，每生成乙個隨機，就去set裡面檢視一下有沒有在set裡面，如果沒有就插入進去，直到set大小為m.
其實用雜湊應該更快。
3、方法三
首先把生n個隨機數（注意範圍），用第一章裡面講到的隨機數唯一生成演算法生成之後，取前面m個就可以了。
4、方法四
for (int j = n - m; j < n; ++j)
1、參***
int bigrand()
int region(int l, int u) //[l, u]
2、演算法導論中提到過這個問題，可以這樣設計一下，隨機選擇乙個數，隨其後的m個數就被選中（假設這些數排列成圓形）。
3、當m < n/2時，
總共試了k次，則前面k-1次找到的數都是在集合中，那麼只有第k次不在裡面，那麼概率
p = (m/n)^(k-1) * (n-m)/n
那麼期望是 連加 k = 1至無窮大，根據二項式分布可知，期望等於
n/(n-m) < 2
從而可知得證
4、這裡可以看一下演算法導論裡面的中文版64頁的題目，把n個球投到m個框中，每個框中至少有乙個球時，至少要投mlgm次。
如果是n則是nlogn.
5、6、
7、非遞迴的**在正文中，是按照公升序進行輸出。
第二個問題，生成n個元素的m元子集的所有情況，應該可以使用dfs來進行處理。
8、先生成這些數，然後再按第一章的處理，生成亂序的情況。
呼叫m次隨機數函式生成器。輸出即可。
9、使用floyd的生成演算法。
10、答案可能比較難想到。
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？
證明：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 lines
with probability 1.0/++i
choice = 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
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、實際上如查刮到1，2，3以外的數，就繼續，所以看遇到這三個數中的哪乙個，所以勝的概率是2/3,輸的概率是1/3
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