A(10,3)才设计涉及顺序比如取三个排列起来顺序不同算不同这就是A(10,3)C(10,3)相当于10个人选三个人去各领100元钱跟顺序无关如果是选三个人去领123等奖就是A(10,3)n = C(10,3) = 10 9 8 / (1 2 3)
事件的基本概念：事件亦称随机事件，概率论的基本概念之一，是随机现象的表现，是由某些基本事件构成的集合。事件一般用大写字母A，B，C，表示，称事件A发生，当且仅当A中所含的某一基本事件发生。
在每次随机试验中一定会出现的事件称为必然事件，用Ω表示；在任何一次试验中都不会出现的事件称为不可能事件，用∅表示。
例如，投掷一枚骰子，观察所出现的点数，A：“掷出偶数点”，B：“掷出的点数小于3”都是事件，而“掷出的点数小于7”是必然事件，“掷出的点数大于6”是不可能事件；
如果事件A的发生必然导致事件B的发生，或者组成事件A的样本点都是组成事件B的样本点，则称事件B包含事件A，记为A⊂B或B⊃A，显然有∅⊂A⊂Ω，如果A⊂B与B⊂A同时成立，则称事件A与B相等或等价，记为A=B。
随机试验是具有以下特征的试验：可以在相同条件下重复进行；每次试验的结果不只一个，但结果事先可以预知；每次试验前不能确定哪个结果会出现。
用例是代表系统中各个项目相关人员之间就系统的行为所达成的契约。用例描述了在不同条件下，系统对某一项目相关人员的请求所作出的响应。
从文字上看，比较难理解，举个比较经典的例子：某人在ATM机提款，这个本身就可以看作一个用例，只是它的层次比较高，细分下去。粗略一想，就有几条：
(1)查询余额。
(2)提款。
(3)转帐。
(4)存款，这四点都可以独立成为一个用例，而且执行者都是人，简单来说，用例就是描述执行者和系统之间的交互的集合。
扩展资料：
事件流处理模式是通过将几种机理整合在一起实现实时操作的。首先，支持入处理，即输入的事件流一进入系统就马上开始流经连续的查询。在它们流动时，查询变换事件，连续地给出结果，所有这一切都是在内存中进行的。
对磁盘存储的读或写操作是可选的，在很多情况下是被异步处理的。入处理克服了常规数据库管理系统使用的传统出处理的局限。
在出处理中，数据必须插入数据库，并在开始任何处理之前建立索引。通过将磁盘存储排除在处理的关键路径之外，与传统的处理方法相比，事件流处理模式获得了明显的性能提高。
（1）必然事件：在条件S下，一定会发生的事件，叫相对于条件S的必然事件。
（2）不可能事件：在条件S下，一定不会发生的事件，叫相对于条件S的不可能事件。
（3）确定事件：必然事件和不可能事件统称为相对于条件S的确定事件。
（4）随机事件：在条件S下可能发生也可能不发生的事件，叫相对于条件S的随机事件。
（5）频数与频率：在相同的条件S下重复n次试验，观察某一事件A是否出现，称n次试验中事件A出现的次数nA为事。
相关介绍：
在一个特定的随机试验中，称每一可能出现的结果为一个基本事件，全体基本事件的集合称为基本空间。
随机事件（简称事件）是由某些基本事件组成的，例如，在连续掷两次骰子的随机试验中，用Z，Y分别表示第一次和第二次出现的点数，Z和Y可以取值1、2、3、4、5、6，每一点（Z，Y）表示一个基本事件，因而基本空间包含36个元素。
“点数之和为2”是一事件，它是由一个基本事件（1，1）组成，可用集合{（1，1）}表示，“点数之和为4”也是一事件，它由（1，3），（2，2），（3，1）3个基本事件组成，可用集合{（1，3），(3，1)，（2，2)}表示。
如果把“点数之和为1”也看成事件，则它是一个不包含任何基本事件的事件，称为不可能事件。P(不可能事件)=0。在试验中此事件不可能发生。
如果把“点数之和小于40”看成一事件，它包含所有基本事件，在试验中此事件一定发生，称为必然事件。P(必然事件)=1。实际生活中需要对各种各样的事件及其相互关系、基本空间中元素所组成的各种子集及其相互关系等进行研究。
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