有乙個很大很大的輸入流，大到沒有儲存器可以將其儲存下來，
而且只輸入一次，如何從這個輸入流中隨機取得m個記錄。
思路：我們可以用fisher-yates隨機排列演算法解決該問題。用大小為m的陣列arr[0:m-1]來儲存隨機抽取的元素，arr[0:m-1]逐步初始化為輸入流的前m個元素的乙個隨機排列。
對於輸入流中的第k (k>m)個元素，隨機生成乙個[0,k-1]區間內的整數i，如果此隨機整數i小於等於m，那麼就用第k個元素覆蓋掉arr[i-1]，否則，丟棄第k個元素。
注意，每從輸入流中提取乙個新元素，我們都要隨機生成乙個整數，而此整數的有可能出現的範圍都要加1.
給出的演算法是錯誤的，這個演算法有兩個問題：
為什麼 給出的演算法不能生成乙個等概率的抽取呢？原因很簡單：由於陣列arr被初始化為輸入流的前m個元素，前m個元素是以100%的概率被插入到陣列arr中的。但是，對於輸入流中往後的元素，如果從[0,n-1]中隨機生成它們的位置，顯然它們只能以m/n的概率被插入到陣列arr中，用這種方式生成的隨機抽取顯然就不是等概率的了。
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