题目：为分析用户行为，系统常需存储用户的一些query，但因query许多，故系统不能全存，设系统每天仅仅存m个query，现设计一个算法，对用户请求的query进行随机选择m个，请给一个方案，使得每一个query被抽中的概率相等，并分析之，注意：不到最后一刻，并不知用户的总请求量。
解析：
取一个[1,m+i]中的随机数，假设随机数落在(m,m+i]时，应该保留原来的m个数；假设随机数落在[1,m]中，则应该用最新的一条记录代替[1,m]中随机的一个数。
证明例如以下：
如果如今系统读取第n+1条记录，如今存储的m条记录都是前面m+n条记录中以m/(m+n)的概率留下来的；
取一个[1,m+n+1]的随机数，依照上述策略。
如今新记录能保留在m数组的概率为m/(m+n+1)
原来m数组中的数（设为A）在本轮选择中还能保留的条件概率（条件是，上一轮选择中，A被保留）：
(n+1)/(m+n+1)+m/(m+n+1)*(1-1/m)=(m+n)/(m+n+1)。
然后要乘以其原来保留下的概率。得到的A仍在m数组中的概率为m/(m+n+1)。
简单而言就是分为两种情况：
1、原来m数组中的数被替换成功的概率：
就是说这个数本来肯定被选中了，并且被新选择的人一个所替换（可是不包含新加入的那个数，因为新加入，不好加入选择队列）
m/(m+n)*(m+n)/(m+n+1)=m/(m+n+1)
2、原来m数组中的数保留下来的概率：
新的选择情况下选择了[1,m]之间的数可是并没有替换这个数
m/(m+n+1)*(1-1/m)=(m-1)/(m+n+1)
当m<<n的时候，这两个值差点儿相等。