如何生成在(1,n) 范围内但不在特定列表(i,j) 中的随机数？
示例：范围为(1,500)，列表为[1,3,4,45,199,212,344]。
注意：列表可能没有排序
【问题讨论】：
一种方法是拒绝抽样：
x
x 在您的不允许值列表中吗？ （可以使用哈希集进行此检查。）
x 是你的随机值，完成如果您的允许值集明显大于您的不允许值集，这将正常工作：
如果有 G 可能的好值和 B 可能的坏值，那么您的预期次数'必须从G + B 值中抽取x，直到你得到一个好的值是(G + B) / G（相关几何分布的期望值）。 （您可以感觉到检查。当G 趋于无穷时，期望趋于1。当B 趋于无穷时，期望趋于无穷。）
另一种方法是列出所有允许值的L，然后采样L[rand(L.count)]。
【讨论】：
当列表长度为 1 时，我通常使用的技术是生成随机
[1,n-1] 中的整数 r，如果 r 大于或等于该单个非法
值然后递增r。
这可以概括为长度为k 的列表为小k 但需要
对该列表进行排序（您不能以随机顺序进行比较和增量）。如果列表的长度适中，那么在排序之后您可以从 bsearch 开始，并将跳过的值的数量添加到 r，然后递归到列表的其余部分。
对于长度为k 的列表，不包含大于或等于n-k 的值，您
可以做更直接的替换：在[1,n-k]中生成随机r，和
然后遍历列表测试r 是否等于list[i]。如果是
然后将r 设置为n-k+i（假设list 是从零开始的）并退出。
如果某些列表元素位于 [n-k,n] 中，则第二种方法会失败。
在这一点上，我可以尝试投资一些聪明的东西，但我目前所拥有的
对于k 的值远小于的均匀分布似乎足够了
n...
n-k 的非法值，另一个是其余的（可以就地完成）。[1,n-k]中生成随机r
r 是 list[i] 则将 r 设置为 n-k+i 并转到步骤 5）。r 在第 3 步中没有更改，那么我们就完成了。观察：
r 移动到危险区域的情况。k 接近n，上层（已排序）列表的最大大小会增加。k，如果上列表中出现的值越多（排序越大），在下列表中获得命中的机会就会减小，从而降低需要进行排序的可能性。细化：
显然，对于大型k，事情变得非常复杂，但在这种情况下，列表中允许r 解决的漏洞相对较少。这肯定会被利用。
如果许多随机值相同，我可能会提出不同的建议 需要清单和限制。我希望非法值列表不是 先前调用此函数的结果列表，因为如果是，那么您 不会想要任何这些——相反，你会想要一个 Fisher-Yates 洗牌。
【讨论】：
如前所述，如果可能，拒绝抽样将是最简单的。但是，如果您不想使用它，您可以将范围和不允许的值转换为集合并找出差异。然后，您可以从中选择一个随机值。
假设您希望范围在 [1,n] 但不在 [i,j] 中，并且您希望它们均匀分布。
在 Python 中
total = range(1,n+1)
disallowed = range(i,j+1)
allowed = list( set(total) - set(disallowed) )
return allowed[random.randrange(len(allowed))]
（请注意，这并不完全一致，因为很可能，max_rand%len(allowed) != 0 但在大多数实际应用中这将非常接近）
【讨论】：
我假设您知道如何在 [1, n) 中生成随机数，并且您的列表也像上面的示例一样排序。
假设您有一个包含 k 个元素的列表。制作一个 map(O(logn)) 结构，如果 k 更高，它将确保速度。将列表中的所有元素放入映射中，其中元素值将是键，“好”值将是值。稍后我将解释“好”的价值。因此，当我们拥有地图时，只需在 [1, n - k - p) 中找到一个随机数（稍后我将解释什么是 p），如果该数字在地图中，则将其替换为“好”值。
“GOOD”值 -> 让我们从第 k 个元素开始。它的好值是它自己的值 + 1，因为下一个元素对我们来说是“好”的。现在让我们看看第 (k-1) 个元素。我们假设它的好值再次是它自己的值 + 1。如果这个值等于第 k 个元素，那么第 (k-1) 个元素的“好”值是第 k 个“好”值 + 1。还有您将不得不存储最大的“好”值。如果最大值超过 n，则 p（从上面）将为 p = 最大 - n。
当然，只有当 k 是大数时，我才建议你这样做，否则 @Timothy Shields 的方法是完美的。
【讨论】：