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如何确定我的pi计算是否准确？: 我正在尝试各种方法来实现一个程序，依次给出pi的数字。我尝试了泰勒级数方法，但是它certificate了收敛速度非常慢（当我比较我的结果和在线值之后）。无论如何，我正在尝试更好的algorithm。所以，在编写程序时，我遇到了一个问题，就像所有的algorithm一样：我怎么知道我计算的n数字是准确的？

真随机数发生器: 对不起，这不是一个“真正的”问题，但有时候我记得在这里看到一个post，随机随机随机随机生成真正的随机数字，而不只是伪随机。我没有看到它，如果我search它。有人知道那篇文章吗？

具有固定子集大小的Sum子集: 求和子集问题指出：给定一组整数，是否有一个总和为零的非空子集？这个问题通常是NP完全的。我很好奇，如果这个轻微的变种的复杂性是已知的：给定一组整数，是否有一个总和为零的大小为k的子集？例如，如果k = 1 ，则可以执行二进制search以在O(log n)find答案。如果k = 2 ，那么你可以把它归结为O(n log n) （例如参见从一个数组中找出一对元素，其和等于一个给定的数字）。如果k = 3 ，那么你可以做O(n^2) （例如参见在一个数组中find三个元素的总和最接近给定的数字）。作为k一个函数，是否有一个可以放在这个问题上的已知边界？作为动机，我正在考虑这个问题。你如何将一个数组分成两部分，这两部分的平均数是相等的？并试图确定它是否实际上是NP完整的。答案在于是否有如上所述的公式。除了一个通用的解决scheme，我会非常有兴趣知道k=4的最优界限。

高维数据中最近的邻居？: 几天前我问了一个问题，如何find给定vector的最近邻居。我的向量现在是21个维度，在我进一步研究之前，因为我不是来自机器学习和math领域，我开始问自己一些基本的问题：欧几里德距离是寻找最近邻居的好方法吗？如果不是，我有什么select？另外，如何确定确定k邻居的正确阈值？是否有一些分析可以做出这个数字呢？以前，我被build议使用kd-Trees，但维基百科页面清楚地表明，对于高维数据，kd-Tree几乎等同于蛮力search。在这种情况下，在百万点数据集中有效地find最近邻的最佳方法是什么？有人可以澄清一些（或全部）上述问题吗？

devise模式：抽象工厂与工厂方法: 注意：问题在post末尾。我已经阅读了关于抽象工厂VS工厂方法的其他stackoverflow线程。我了解每种模式的意图。但是，我不清楚这个定义。 Factory Method定义了一个用于创build对象的接口，但是可以让子类决定实例化哪个接口。工厂方法让类将实例化推迟到子类。相比之下，抽象工厂提供了一个接口，用于创build相关或依赖对象的族，而不指定具体的类。 – John Feminella 抽象工厂看起来与工厂方法非常相似。我画了几个UML类来说明我的观点。注意：该图来自www.yuml.com，因此它们并不完美。但是它的免费服务:)。图表可能不完美。我仍然在学习GoF的devise模式。工厂方法：抽象工厂（只有1个成员）：抽象工厂（更多会员）：问题：如果抽象工厂只有一个创build者和一个产品，它仍然是抽象工厂模式吗？（创build家庭的界面）工厂方法的具体创build者可以从一个接口创build吗？还是必须来自一个类？（类将实例化推迟到子类）如果抽象工厂只能有一个创build者和一个产品，那么抽象工厂和工厂方法之间的唯一区别是，前者的创build者是一个接口，而后者的创build者是一个类？

与正则expression式匹配的随机string: 你将如何创build一个匹配特定正则expression式的随机字母数字string？这是专门用于创build初始密码，以满足正常的密码要求。

哈希表真的可以O（1）？: 哈希表可以达到O（1）似乎是常识，但是这对我来说是没有意义的。有人可以解释吗？这里有两个想到的情况： A. 值是一个比散列表的大小小的int。因此，这个值是它自己的哈希，所以没有哈希表。但是，如果有的话，这将是O（1），仍然是低效的。 B. 你必须计算一个哈希值。在这种情况下，查找数据大小的顺序是O（n）。在O（n）工作之后，查找可能是O（1），但是在我眼中仍然是O（n）。除非你有一个完美的散列表或一个大的散列表，否则每个存储桶可能有几个项目。所以，无论如何它都会在某个点上进入一个小的线性search。我认为散列表很棒，但是除非它是理论上的，否则我不会得到O（1）的称号。维基百科关于散列表的文章始终引用常量查找时间，并完全忽略散列函数的成本。这真的是一个公平的措施？编辑：总结我学到的东西：这在技术上是正确的，因为散列函数不需要使用密钥中的所有信息，因此可以是恒定的时间，并且因为足够大的表可以将冲突降低到接近恒定的时间。在实践中是这样的，因为随着时间的推移，只要散列函数和表大小被select为使冲突最小化，即使这通常意味着不使用恒定时间散列函数，也可以实现。