洗牌算法

经典洗牌算法

void Shuffle(int[] array)    {        int value;        int length = array.length;        Random random = new Random();        for(int i= 0; i < length; i++)        {            value  = random.nextInt(length)%(length-i);            int temp = array[i];            array[i] = array[value];            array[value] = temp;        }    }

等概率无重复的从n个数中选取m个数

public void getRandomNumber(int m,int n)    {        Random rand = new Random();        int i;        for(i=0;i<n;i++)        {            int temp = rand.nextInt(n)%(n -i);            if( temp< m) {                System.out.println(i); //i就是选取的数                m--;            }        }    }

这个程序在程序结束的时候一定会打印出m个数字，且每一个数字的被选择概率相同，为m/n。 首先是一个循环，这个循环确保了输出的数是不重复的，因为每次的i都不一样；其次是m个数，在每次循环中都会用rand()%(n-i)小于m来判断这个数是否小于m， 如果符合条件则m减1，直到为0，说明已经取到m个数了；再次是如何保证这m个数是等概率取到的：
在第一次循环中i=0, n-i=n, 则随机数生成的是0-n-1之间的随机数，那么此刻0被取到的概率为 m/n；
在第二次循环中i=1，n-i=n-1,则随机数生成的是0-n-2之间的随机数，这时1被取到的概率就和上一次循环中0有没有取到有关系了。假设在上一次循环中，没有取，则这次取到的1的概率为 m/n-1；假设上一次循环中，已经取到了,那么这次取到1的概率为m-1/n-1,所以总体上这次被取到的概率为 (1-m/n)*(m/n-1)+(m/n)*(m-1/n-1),最后通分合并之后的结果为m/n和第一次的概率一样的；
同理，在第i次循环中，i被取上的概率也为m/n。