上一章的算法笔记，并不算一个算法系列的一个合适的开始。而本章将会介绍一种产生随机全排列的方法，下一章开始，就正式开始我们的排序算法了。
在我们的排序算法演示器中，我们需要一组随机的数据来作为排序的开始，而本章，就会产生这么一组随机数据。
（一）实现分析
我们需要一组随机的数据，而且似乎产生的方法不会太难。我们只需要通过rand()函数获得一个随机数，让其对count（排序的规模）取模，结果作为数组的索引，其值是当前已产生的随机数的个数，如果已经存在了，继续查找，直到产生随机数的个数与总数相同。
这种方法的最大问题在于，我们需要产生的是一组全排列，当排序的规模较大时，最后几个数字的命中率低的可怕，这种方法只能被抛弃。
说到全排列，似乎还有一种方法，我们可以通过标准库中的一个算法，next_permutation()，依次得到全排列，那么我们可以先有序排列，然后获得n次下一个全排列，n为一个随机数，它从0到全排列的种类。问题又来了，全排列种类怎么算的？阶乘，太可怕了，这个种类的总数在达到一定规模的时候，不见得会比上面一种方法快。这种方法也被pass。
然后就是我们今天要使用的方法了，抽牌法。首先声明哈，这种方法，是我从某杂志上看来的，并非完全原创。
我们可以想想生活中发牌的实例，我们经过一轮洗牌发牌之后，似乎只需要一遍就能够搞定了，而且根本不可能存在未命中的情况。它是怎么实现的呢？首先随机抽出一张牌，将其从牌堆中取出，再从剩下的牌堆中，再随机抽出一张....以此类推。
（二）构建模型
其实从上面的说法，模型已经很明显了。我们需要一个牌盒来放还剩下的牌，需要另一个牌盒，来放入取出的牌。依次从剩下的牌中随机抽出一张牌，直到最后没有剩下牌为止。
1. 创建两个数组，我们可以使用vector，也可以通过动态分配，给int型指针分配count个整数。
2. 然后利用rand()函数，从中抽出一个数来，将其存入另一个数组中。
3. 剩余牌盒中将被抽到的这个数字和剩余牌盒中最后一个数字交换，下次只从前count-1个数中抽取，下一次重复2中的操作，直到剩余数组中个数为0。
4. 如果使用了指针，做些清理工作。
（三）代码实现
这段代码，暂时就不写了，相信熟练掌握任何一种语言的程序员都能够按照上述方法以o(n)的效率产生全排列随机数了吧。
好了，从下篇博客中，我们就要开始排序啦，各种各样排序算法，将会通过我们的演示程序一一展示出来，想起来又略有点小兴奋。
算法笔记（二）抽牌法产生随机全排列,布布扣,bubuko.com
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