如何对比CSDN肖舸文章中提到的离散采样算法，以实现专注与客观？

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自从肖航在其CSDN博客上表示拒绝回答来自自由互联等网站的网友的问题后，实质上并非只是拒绝回答，还删去了包含一些网友及个人对于纯技术探讨的评论。然而，每位博主都有权自主选择回答问题，肖航的做法也是其个人自由。

自从肖舸在其CSDN博客上说“拒绝回答自由互联等网站网友的问题”，实质上不单是拒绝回答，而且还删去包括一些网友及本人对于纯粹技术探讨的评论。当然每位博主都有自由这么做，但个人认为这对于社区的交流发展有负面影响。为了探讨这个技术问题，本人唯有把回应发表于自由互联内。本文会阐述之前的论点，评论肖舸的实现，并进行了兩个实验比较不同算法、实现的优劣之处。

之前的“交流”

约一个月前，肖舸于《实际中常用的一个随机数产生器（分类别概率随机）》(下简称《实》)一文中，介绍了一个宣称“0bug”的实现。而实质上这实现至少有两个bug，其中一个已被网友发现，而肖舸也随后更新，不过没有公开向该网友致谢，连网友的id或名字也没写。本人还发现另一个会做成崩溃bug，稍后再说。

因为有感《实》欠缺背后理论，而且该实现的需求不清楚、代码难读，所以本人于5日后撰写博文《用JavaScript玩转游戏编程(一)掉宝类型概率》(下简称《用》 )，从统计学解释这问题，并以JavaScript实作互动的示范程序。文中提及:

这里用了线性搜寻(linear search)，……另外，也可以用二分搜寻(binary search)，那么复杂度会降低为O(lg N)，……那么，还有没有更快的方法呢？答案是肯定的，例如别名方法(alias method)、*似方法等，有兴趣的读者可参考……当然，在N很小的情况下，线性搜寻和二分搜寻也足够。
笔者撰写本文，灵感来自这篇博文(指《实》)。