中心极限定理是概率论中的一组定理，研究的是大量相互独立的随机变量之和在什么样的条件下会收敛于正态分布。我们利用林德伯格-列维（Lindeberg-Levy）中心极限定理，可以通过服从均匀分布的随机数生成服从高斯分布的随机数生成算法
文件在抽屉的概率问题
《思考的乐趣》一书第2节 “找东西背后的概率”，讲了一个很有趣的题目：
我的书桌有8个抽屉，分别用数字1到8编号。每次拿到一份文件后，我都会把这份文件随机地放在某一个抽屉中。但我非常粗心，有 $\frac{1}{5}$ 的概率会忘了把文件放进抽屉里，最终把这个文件搞丢。
现在，我要找一份非常重要的文件。我将按顺序打开每一个抽屉，直到找到这份文件为止（或者很悲剧地发现，翻遍了所有抽屉都没能找到这份文件）。考虑下面三个问题：
(1) 假如我打开了第一个抽屉，发现里面没有我要的文件。这份文件在其余7个抽屉里的概率是多少？
(2) 假如我打开了前4个抽屉，发现里面没有我要的文件。这份文件在剩下的4个抽屉里的概率是多少？
(3) 假如我打开了前7个抽屉，发现里面没有我要的文件。这份文件在最后1个抽屉里的概率是多少？
CRC算法，从原理到实现
CRC，一种基于有限域GF(2)的多项式环的Hash算法。在GF(2)中，多项式系数只有0、1，加减运算等同于异或(XOR)运算，乘除运算与一般多项式运算一致（合并同类项时需要注意为XOR运算）