python如何让随机数不重复

python让随机数不重复的几种方法包括：使用集合、使用列表、使用随机采样、使用随机洗牌。

其中使用集合（set）的方式是最常见的，因为集合本身具有去重功能，可以确保生成的随机数不重复。

通过使用集合来生成不重复的随机数，代码实现如下：

import random
def generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound):
    unique_numbers = set()
    while len(unique_numbers) < size:
        unique_numbers.add(random.randint(lower_bound, upper_bound))
    return list(unique_numbers)
示例使用
size = 10
lower_bound = 1
upper_bound = 100
print(generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound))

在上述代码中，通过不断生成随机数并添加到集合中，直到集合中包含所需数量的唯一随机数为止。最后，将集合转换为列表并返回。

一、使用集合（set）生成不重复随机数

使用集合（set）来生成不重复的随机数是非常有效的方法，因为集合本身具有去重功能，可以确保生成的随机数不重复。以下是详细介绍：

1、实现代码示例

import random
def generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound):
    unique_numbers = set()
    while len(unique_numbers) < size:
        unique_numbers.add(random.randint(lower_bound, upper_bound))
    return list(unique_numbers)
示例使用
size = 10
lower_bound = 1
upper_bound = 100
print(generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound))

在上面的代码中，我们定义了一个函数generate_unique_random_numbers，它接收生成随机数的数量size，随机数的下界lower_bound和随机数的上界upper_bound。通过不断生成随机数并添加到集合中，直到集合中包含所需数量的唯一随机数为止。最后，将集合转换为列表并返回。

2、优点和注意事项

优点：

使用集合可以简化去重的过程，避免手动检查重复项。
代码简洁易读。

注意事项：

生成随机数的范围upper_bound - lower_bound应大于或等于所需的随机数数量size，否则会陷入无限循环。
生成随机数的时间复杂度取决于集合添加元素的时间复杂度。

二、使用列表生成不重复随机数

使用列表来生成不重复的随机数也是一种常见的方法。我们可以通过检查列表中是否已经包含生成的随机数来确保不重复。以下是详细介绍：

1、实现代码示例

import random
def generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound):
    unique_numbers = []
    while len(unique_numbers) < size:
        num = random.randint(lower_bound, upper_bound)
        if num not in unique_numbers:
            unique_numbers.append(num)
    return unique_numbers
示例使用
size = 10
lower_bound = 1
upper_bound = 100
print(generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound))

在上面的代码中，我们定义了一个函数generate_unique_random_numbers，它接收生成随机数的数量size，随机数的下界lower_bound和随机数的上界upper_bound。通过不断生成随机数并检查其是否已存在于列表中，如果不存在则添加到列表中，直到列表中包含所需数量的唯一随机数为止。最后，返回列表。

2、优点和注意事项

优点：

适用于生成数量较少的随机数。

注意事项：

当生成的随机数范围较大且生成数量较多时，使用列表的效率较低，因为每次都需要检查列表中的元素是否重复。
生成随机数的范围upper_bound - lower_bound应大于或等于所需的随机数数量size，否则会陷入无限循环。

三、使用随机采样（random.sample）生成不重复随机数

Python 的 random 模块提供了一个名为 random.sample 的函数，可以从指定的序列中随机采样指定数量的元素，确保不会重复。以下是详细介绍：

1、实现代码示例

import random
def generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound):
    return random.sample(range(lower_bound, upper_bound + 1), size)
示例使用
size = 10
lower_bound = 1
upper_bound = 100
print(generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound))

在上面的代码中，我们定义了一个函数generate_unique_random_numbers，它接收生成随机数的数量size，随机数的下界lower_bound和随机数的上界upper_bound。通过使用random.sample从指定范围内随机采样指定数量的元素，确保不会重复。最后，返回生成的随机数列表。

2、优点和注意事项

优点：

使用random.sample可以简化生成不重复随机数的过程，代码简洁。
适用于生成数量较多的随机数。

注意事项：

生成随机数的范围upper_bound - lower_bound应大于或等于所需的随机数数量size，否则会引发ValueError异常。

四、使用随机洗牌（random.shuffle）生成不重复随机数

随机洗牌是一种生成不重复随机数的有效方法。通过生成一个包含所有可能值的列表，然后对列表进行随机洗牌，最后取出指定数量的元素。以下是详细介绍：

1、实现代码示例

import random
def generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound):
    numbers = list(range(lower_bound, upper_bound + 1))
    random.shuffle(numbers)
    return numbers[:size]
示例使用
size = 10
lower_bound = 1
upper_bound = 100
print(generate_unique_random_numbers(size, lower_bound, upper_bound))

在上面的代码中，我们定义了一个函数generate_unique_random_numbers，它接收生成随机数的数量size，随机数的下界lower_bound和随机数的上界upper_bound。通过生成一个包含所有可能值的列表，然后对列表进行随机洗牌，最后取出指定数量的元素，确保生成的不重复随机数。最后，返回生成的随机数列表。

2、优点和注意事项

优点：