上述解决方案从延迟的角度讲，但不能保证每个索引被选中的概率相等。 如果需要考虑这一点，可以尝试储层取样。http://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling。Collections.shuffle()(正如少数人建议的那样)使用这样的算法。

你能不能得到集合/数组的大小/长度，生成一个介于0和大小/长度之间的随机数，然后调用索引与该数字匹配的元素?HashSet有一个.size()方法，我很确定。

在伪代码中-

function randFromSet(target){
 var targetLength:uint = target.length()
 var randomIndex:uint = random(0,targetLength);
 return target[randomIndex];
}

数学:

a = {1, 2, 3, 4, 5}

a[[ ⌈ Length[a] Random[] ⌉ ]]

或者，在最近的版本中，简单地说:

RandomChoice[a]

Random[]生成一个0到1之间的伪随机浮点数。它乘以列表的长度，然后使用ceiling函数四舍五入到下一个整数。该索引然后从。

由于哈希表功能在Mathematica中经常使用规则，并且规则存储在列表中，因此可以使用:

a = {"Badger" -> 5, "Bird" -> 1, "Fox" -> 3, "Frog" -> 2, "Wolf" -> 4};

这比接受答案中的for-each循环要快:

int index = rand.nextInt(set.size());
Iterator<Object> iter = set.iterator();
for (int i = 0; i < index; i++) {
    iter.next();
}
return iter.next();

for-each构造在每次循环时调用Iterator.hasNext()，但由于index < set.size()，该检查是不必要的开销。我看到速度提高了10-20%，但是YMMV。(而且，编译时不需要添加额外的return语句。)

请注意，这段代码(以及大多数其他答案)可以应用于任何集合，而不仅仅是集合。通用方法形式:

public static <E> E choice(Collection<? extends E> coll, Random rand) {
    if (coll.size() == 0) {
        return null; // or throw IAE, if you prefer
    }

    int index = rand.nextInt(coll.size());
    if (coll instanceof List) { // optimization
        return ((List<? extends E>) coll).get(index);
    } else {
        Iterator<? extends E> iter = coll.iterator();
        for (int i = 0; i < index; i++) {
            iter.next();
        }
        return iter.next();
    }
}

既然你说“其他语言的解决方案也欢迎”，下面是Python的版本:

>>> import random
>>> random.choice([1,2,3,4,5,6])
3
>>> random.choice([1,2,3,4,5,6])
4

Java使用ArrayList和HashMap的快速解决方案:[element -> index]。

动机:我需要一组具有RandomAccess属性的项目，特别是从集合中选择一个随机项目(参见pollRandom方法)。在二叉树中随机导航是不准确的:树不是完全平衡的，这不会导致均匀分布。

public class RandomSet<E> extends AbstractSet<E> {

    List<E> dta = new ArrayList<E>();
    Map<E, Integer> idx = new HashMap<E, Integer>();

    public RandomSet() {
    }

    public RandomSet(Collection<E> items) {
        for (E item : items) {
            idx.put(item, dta.size());
            dta.add(item);
        }
    }

    @Override
    public boolean add(E item) {
        if (idx.containsKey(item)) {
            return false;
        }
        idx.put(item, dta.size());
        dta.add(item);
        return true;
    }

    /**
     * Override element at position <code>id</code> with last element.
     * @param id
     */
    public E removeAt(int id) {
        if (id >= dta.size()) {
            return null;
        }
        E res = dta.get(id);
        idx.remove(res);
        E last = dta.remove(dta.size() - 1);
        // skip filling the hole if last is removed
        if (id < dta.size()) {
            idx.put(last, id);
            dta.set(id, last);
        }
        return res;
    }

    @Override
    public boolean remove(Object item) {
        @SuppressWarnings(value = "element-type-mismatch")
        Integer id = idx.get(item);
        if (id == null) {
            return false;
        }
        removeAt(id);
        return true;
    }

    public E get(int i) {
        return dta.get(i);
    }

    public E pollRandom(Random rnd) {
        if (dta.isEmpty()) {
            return null;
        }
        int id = rnd.nextInt(dta.size());
        return removeAt(id);
    }

    @Override
    public int size() {
        return dta.size();
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return dta.iterator();
    }
}