1. 面试官：描述蒙特卡罗方法的基本原理及其在随机化算法中的应用。

2. 面试官：证明马尔可夫不等式，并讨论其在随机过程中的重要性。

3. 面试官：如何利用概率分析证明一个随机化算法的正确性？给出一个具体的例子并详细说明。

4. 面试官：讨论拉斯维加斯算法和蒙特卡罗算法的区别，并以快速排序算法为例加以说明。

5. 面试官：介绍随机化快速选择算法，并分析其期望运行时间和正确性。

6. 面试官：解释并证明随机化算法中的Las Vegas模型和Monte Carlo模型，并举例说明。

7. 面试官：探讨概率算法中的随机变量和概率分布，以及它们在设计随机化算法时的作用。

8. 面试官：如何使用概率和期望值分析随机化算法的时间复杂度？举例说明。

9. 面试官：介绍并比较随机算法中的随机变量、随机事件和随机过程，阐明它们在随机化算法中的应用。

10. 面试官：设计一个基于蒙特卡罗方法的随机化算法，用于解决一个具体的实际问题，并分析其优势和局限性。