python如何让随机数不重复

在Python中，如果你想生成一组不重复的随机数，可以使用多种方法。使用集合（set）或列表（list）存储已生成的数字、使用随机采样函数（random.sample）、利用洗牌算法（shuffle）等方法都可以实现这一目标。接下来，我们将详细描述其中一种方法，即利用random.sample函数来生成不重复的随机数。

random.sample函数的使用：

random.sample函数可以从指定的序列中随机抽取指定数量的元素，并且抽取的元素不重复。这个函数非常适用于生成不重复的随机数。

import random
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = random.sample(range(1, 101), 10)
print(random_numbers)

random.sample函数的第一个参数是一个序列，通常是一个范围（range），第二个参数是要生成的不重复随机数的数量。在上面的示例中，从1到100的范围内随机抽取了10个不重复的数字。

接下来，我们将详细讨论几种在Python中生成不重复随机数的方法。

一、使用集合（set）存储已生成的数字

使用集合（set）来存储已生成的数字是一种常见的方法，因为集合不允许重复的元素。每次生成一个新的随机数时，检查这个随机数是否已经在集合中，如果在，则重新生成，直到生成一个新的随机数为止。

import random
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    unique_numbers = set()
    while len(unique_numbers) < n:
        num = random.randint(start, end)
        unique_numbers.add(num)
    return list(unique_numbers)
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们定义了一个函数generate_unique_random_numbers，它接受三个参数：要生成的随机数的数量n，生成的随机数的范围的开始值start和结束值end。使用random.randint函数生成随机数，并将其添加到集合中，直到集合的大小达到n为止。

二、使用随机采样函数（random.sample）

正如开头所提到的，random.sample函数是生成不重复随机数的一个非常方便的方法。这个函数一次性从一个序列中抽取指定数量的元素，保证抽取的元素不重复。

import random
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = random.sample(range(1, 101), 10)
print(random_numbers)

这种方法简单高效，适用于需要生成数量较少的不重复随机数的情况。

三、利用洗牌算法（shuffle）

洗牌算法（shuffle）也是生成不重复随机数的一种有效方法。我们可以先生成一个顺序的列表，然后使用random.shuffle函数对列表进行打乱。

import random
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    numbers = list(range(start, end + 1))
    random.shuffle(numbers)
    return numbers[:n]
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们首先生成一个包含从start到end范围内所有数字的列表，然后使用random.shuffle函数对列表进行打乱，最后返回前n个元素。

四、使用NumPy库

如果你需要生成大量的不重复随机数，可以使用NumPy库，它提供了高效的数组操作函数。NumPy的numpy.random.choice函数可以用来生成不重复的随机数。

import numpy as np
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    return np.random.choice(range(start, end + 1), n, replace=False)
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，numpy.random.choice函数的replace=False参数保证了生成的不重复随机数。

五、使用itertools库

itertools库中的permutations函数可以生成所有可能的排列组合，我们可以从中随机抽取一个排列来生成不重复随机数。

import itertools
import random
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    numbers = list(range(start, end + 1))
    permutations = list(itertools.permutations(numbers, n))
    random_permutation = random.choice(permutations)
    return list(random_permutation)
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们使用itertools.permutations函数生成所有可能的排列组合，然后从中随机抽取一个排列来生成不重复随机数。

六、基于布尔数组的方法

我们还可以使用布尔数组的方法来生成不重复的随机数。创建一个布尔数组来记录哪些数已经被生成，然后循环生成随机数，直到生成足够的不重复随机数。

import random
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    size = end - start + 1
    used = [False] * size
    unique_numbers = []
    while len(unique_numbers) < n:
        num = random.randint(start, end)
        if not used[num - start]:
            used[num - start] = True
            unique_numbers.append(num)
    return unique_numbers
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们使用一个布尔数组used来记录哪些数字已经生成，然后循环生成随机数，直到生成足够的不重复随机数。

七、基于Linked List的方法

如果你需要高效地删除和插入元素，可以使用链表（Linked List）来实现不重复随机数生成。链表在删除和插入元素方面具有优势。

import random
class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None
def generate_linked_list(start, end):
    head = Node(start)
    current = head
    for i in range(start + 1, end + 1):
        new_node = Node(i)
        current.next = new_node
        current = new_node
    return head
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    head = generate_linked_list(start, end)
    size = end - start + 1
    unique_numbers = []
    for _ in range(n):
        index = random.randint(0, size - 1)
        prev = None
        current = head
        for _ in range(index):
            prev = current
            current = current.next
        unique_numbers.append(current.value)
        if prev:
            prev.next = current.next
        else:
            head = current.next
        size -= 1
    return unique_numbers
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们使用链表来存储范围内的数字，并在生成随机数时从链表中删除已生成的数字。

八、基于哈希表的方法

使用哈希表（即字典）来存储已生成的数字也是一种有效的方法。哈希表的查找和插入操作都是高效的。

import random
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    used = {}
    unique_numbers = []
    while len(unique_numbers) < n:
        num = random.randint(start, end)
        if num not in used:
            used[num] = True
            unique_numbers.append(num)
    return unique_numbers
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们使用一个哈希表used来记录哪些数字已经生成，然后循环生成随机数，直到生成足够的不重复随机数。

九、基于优先队列的方法

优先队列（Priority Queue）也可以用来生成不重复随机数。优先队列在插入和删除操作上具有良好的性能。

import random
import heapq
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    numbers = list(range(start, end + 1))
    heapq.heapify(numbers)
    unique_numbers = []
    for _ in range(n):
        index = random.randint(0, len(numbers) - 1)
        unique_numbers.append(numbers[index])
        numbers[index], numbers[-1] = numbers[-1], numbers[index]
        numbers.pop()
        heapq.heapify(numbers)
    return unique_numbers
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们使用优先队列来存储范围内的数字，并在生成随机数时从队列中删除已生成的数字。

十、基于生成器的方法

生成器（Generator）是一种惰性求值的迭代器，可以用于生成不重复的随机数。生成器在内存使用和性能上具有优势。

import random
def unique_random_generator(start, end):
    numbers = list(range(start, end + 1))
    random.shuffle(numbers)
    for num in numbers:
        yield num
def generate_unique_random_numbers(n, start, end):
    gen = unique_random_generator(start, end)
    unique_numbers = [next(gen) for _ in range(n)]
    return unique_numbers
生成一个范围在1到100之间的10个不重复的随机数
random_numbers = generate_unique_random_numbers(10, 1, 100)
print(random_numbers)