1. 面试官：请解释随机化算法分析中的Monte Carlo方法和Las Vegas方法的区别。

2. 面试官：详细说明如何设计和分析一个随机化算法，以解决一个NP难问题。

3. 面试官：描述随机化算法在优化问题中的应用，以及在实践中的效果和限制。

4. 面试官：探讨随机化算法在分布式系统中的应用，并讨论其在大规模数据处理中的优势和挑战。

5. 面试官：解释马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）的工作原理和在实际问题中的应用。

6. 面试官：给出一个具体的例子，说明如何使用随机化算法来近似解决一个NP难问题。

7. 面试官：探讨随机化算法在图算法领域中的重要性和在解决图相关问题时的创新思路。

8. 面试官：比较蒙特卡罗方法和拉斯维加斯方法在随机化算法中的优势和不足。

9. 面试官：分析随机化快速近似算法（RNGA）的设计原理，以及其在复杂问题求解中的应用和局限性。

10. 面试官：详细解释如何使用随机化算法来解决大规模网络流问题，以及随机化方法如何影响问题求解的性能和准确性。