這一章，說來說去，兩件事情，1.概率分析。2.隨機演算法。
先把這個僱傭問題拿出來。
問題：有一批參與面試的人，你要乙個個面試(面試每個人都要花費c1)，如果當前面試者比自己的助理能力強，則辭掉當前助理的，並把當前面試者提拔為助理(僱傭乙個人要花費c2)，一直面試完所有人。
這裡考慮的是面試所花的money，假設總共有n人參加面試，有m人被僱傭過，則花費o(n*c1 + m*c2)，因為參與面試的人員順序是不確定的，所以要花費的money也是不確定的(n*c1是確定的，而m是不確定的，所以m*c2也是不確定的）。
1.概率分析。它是幹什麼的？它是為了設計高效演算法而採用的一種數學分析方法，懂了吧
2.隨機演算法。它是什麼？雖然我們知道，這個過程是隨機的，但是，對方把名單一確定，那麼這個過程本來花費已經確定了，而此時隨機演算法，就是幹這個的，打亂順序，就算你是隨機的，我重新排序乙個更隨機的，用到的函式就是random（）。
順便補充一下：5.2節的指示器隨機變數就是用的高中學的期望
，用期望來表示概率。
概率分析與隨機演算法之間的區別：
1.概率分析，這個是你假定這個過程是隨機的各種可能都會有。是你以為！！！
2.隨機演算法，這個過程已經利用隨機函式，重新排列，強制為是一種隨機的排列，是幫你又隨機做了一次。是告訴你我確實是隨機！！！
比如按書上的，可以給每個人員隨機生成乙個優先順序，或者把每乙個面試人員與其後的面試人員中隨機一員交換，來產生乙個隨機的序列。
最後又講了4個問題。
1.生日悖論，結論是至少23個人在乙個房間，才有50%概率是同一天出生
2.球與盒子，就是你要放滿b個盒子，最少需要blnb次
3.序列，乙個序列最長的期望就是lgn
a。假如有n個人，我前面k個人面試，只給他們打分，都不要
b。剩下的人中，第乙個比前面面試的k個人中最高分還要高的，那麼就要了
c。一直找不到比前面高的人，那麼我就要最後乙個人
就是這麼3步策略
那麼k如何選擇？
經過複雜的推斷，結論就是k=n/e的時候，概率最大的能成功僱傭到滿意的人員。
工程導論第5章
5.1創造產品的一般流程 第一步 發現需求並定義問題 第二步 組織開發 創造 團隊 第三步 確定約束條件和設計要求 第四步 尋求解決方案 方案設計 方案論證階段的第五至第八步 第五步 方案論證 分析每個潛在方案 第六步 選出最佳方案 第七步 書面描述方案 第八步 把方案提交給管理層 初步設計階段的第...
演算法導論 第6章
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演算法導論 第8章
這一章2個事情 1.決策樹。2.三種線性排序。關於決策樹 1.決策樹其實是對前面的堆排序，快排等是最優的比較演算法的證明。2.重要結論,定理8.1證明了任意乙個比較演算法在最壞情況下都需要做 n lg n 次的比較。3.這一節其實沒什麼內容，就是一點基本的概念，以及了解比較演算法可以通過轉換為決策樹...