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];
}

你知道吗?

在java.util.Collections中有一些有用的方法用于洗牌整个集合:collections .shuffle(List<?>)和collections .shuffle(List<?>列表，随机rnd)。

Clojure的解决方案:

(defn pick-random [set] (let [sq (seq set)] (nth sq (rand-int (count sq)))))

c++。这应该是相当快的，因为它不需要遍历整个集合，也不需要对它排序。这应该适用于大多数现代编译器，假设它们支持tr1。如果没有，您可能需要使用Boost。

Boost文档有助于解释这一点，即使你不使用Boost。

诀窍在于利用数据已被划分为多个bucket的事实，并快速识别随机选择的bucket(具有适当的概率)。

//#include <boost/unordered_set.hpp>  
//using namespace boost;
#include <tr1/unordered_set>
using namespace std::tr1;
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
using namespace std;

int main() {
  unordered_set<int> u;
  u.max_load_factor(40);
  for (int i=0; i<40; i++) {
    u.insert(i);
    cout << ' ' << i;
  }
  cout << endl;
  cout << "Number of buckets: " << u.bucket_count() << endl;

  for(size_t b=0; b<u.bucket_count(); b++)
    cout << "Bucket " << b << " has " << u.bucket_size(b) << " elements. " << endl;

  for(size_t i=0; i<20; i++) {
    size_t x = rand() % u.size();
    cout << "we'll quickly get the " << x << "th item in the unordered set. ";
    size_t b;
    for(b=0; b<u.bucket_count(); b++) {
      if(x < u.bucket_size(b)) {
        break;
      } else
        x -= u.bucket_size(b);
    }
    cout << "it'll be in the " << b << "th bucket at offset " << x << ". ";
    unordered_set<int>::const_local_iterator l = u.begin(b);
    while(x>0) {
      l++;
      assert(l!=u.end(b));
      x--;
    }
    cout << "random item is " << *l << ". ";
    cout << endl;
  }
}

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];
}

这与接受的答案(Khoth)相同，但删除了不必要的size和i变量。

    int random = new Random().nextInt(myhashSet.size());
    for(Object obj : myhashSet) {
        if (random-- == 0) {
            return obj;
        }
    }

尽管去掉了前面提到的两个变量，但上面的解决方案仍然是随机的，因为我们依赖于随机(从随机选择的索引开始)在每次迭代中将自己递减到0。