## 取樣問題
本章講述了一個小的隨機抽樣問題，并用不同的方法來解決它。
問題：對于整數m和n，其中m<n，輸出0~n-1范圍內m個隨機整數的`有序列表`， 不允許重復。
比如m=3, n=5，那么一種可能輸出是0，2，3(要求有序)。實現1來自Knuth的TAOCP， 時間復雜度O(n)：
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void GenKnuth(int m, int n) {
for(int i=0; i<n; ++i) {
if((bigrand()%(n-i)) < m) {
cout<<i<<endl;
--m;
}
}
}
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其中，bigrand()的作用是返回一個很大的隨機整數。
實現2：在一個初始為空的集合里面插入隨機整數，直到個數足夠。代碼如下：
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void GenSets(int m, int n) {
set<int> s;
while(s.size() < m)
s.insert(bigrand() % n);
set<int>::iterator i;
for(i=s.begin(); i!=s.end(); ++i)
cout<<*i<<endl;
}
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實現3：把包含整數0～n-1的數組順序打亂，然后把前m個元素排序輸出。 該方法的性能通常不如Knuth的算法。代碼如下：
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void GenShuf(int m, int n) {
int x[n];
for(int i=0; i<n; ++i)
x[i] = i;
for(int i=0; i<m; ++i) {
int j = randint(i, n-1);
swap(x[i], x[j]);
}
sort(x, x+m);
for(int i=0; i<m; ++i)
cout<<x[i]<<endl;
}
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深入閱讀：Don Knuth的《The Art of Computer Programming, Volume 2: Seminumerical Algorithms》
