从列表中的数字以外的范围中选择随机数答案

【问题标题】：Choose random numbers from a range except numbers in a list从列表中的数字以外的范围中选择随机数
【发布时间】：2021-07-28 23:58:19
【问题描述】：

我有一个 for 循环，在每个循环中，我从一个恒定范围内选择一个随机数。但是，我从不想获得重复的值。这就是我现在的做法：

import random
my_range = 1000
chosen = [81, 944, 576, 618, 333, 350, 579, 774, 86, 511, 619, 552, 804, 44, 894, 408, 242]
for i in range(500):
    rand_ind = random.randint(0,1000)
    while rand_ind in chosen:
        rand_ind = random.randint(0,my_range)
    chosen.append(rand_ind)
print(chosen)

有没有什么方法可以在一行中或更有效地做到这一点？

【问题讨论】：

如果chosen是一个集合而不是一个列表会更快。
您可以制作数字列表 - 范围（1000），获取随机项目并将其从列表中删除。 codespeedy.com/delete-random-item-from-a-list-in-python

标签： python python-3.x random

【解决方案1】：

直接使用random.sample获取固定数量的pick，不重复。

chosen = random.sample(range(1001), 500)

如果您想在采样前排除一些数字，请使用中间 sets 以获得有效差异。

excluded = {81, 944, 576, 618, 333, 350, 579, 774, 86, 511, 619, 552, 804, 44, 894, 408, 242}
chosen = random.sample(list(set(range(1001)) - excluded), 500)

【讨论】：

@mistermiyagi 我不知道random.sample()。很好，我把这个答案作为我答案的一部分，它比原始问题快 15 倍以上（比我的快 50%）。

【解决方案2】：

看起来你想从set(range(1001)) - set(chosen) 到sample。

【讨论】：

【解决方案3】：

根据范围的大小（假设它不是太大），我会对所有可能的项目使用随机播放。

import random

my_range = 1000
my_item_count = my_range //2

# generate all the possibilities
choices = list(range(my_range))

# randomize their order
random.shuffle(choices)

# take the first n
choices = choices[:my_item_count]

print(choices)

如果我将 my_range 设置为 10 之类的数字，我们会得到如下结果：

[7, 3, 0, 4, 8]

这真的比原来的快吗？

有一个有效的问题询问这实际上是否比原始答案更快。这似乎是一个非常合理的问题，我可能应该包括时间来演示。

提示，如果不是，那么我不会提供它作为答案:-)

让我们添加一些计时代码。这将比较原始答案和这个答案，但我鼓励其他人也提供答案来证明他们的改进。请注意，我添加了 Miyagi 先生的答案，因为我怀疑这将是一个电话中最快的。

提示，它是:-)

新计时码：

import timeit

setup_original='''
import random
my_range = 1_000
my_item_count = my_range // 2
def test(my_range, my_item_count):
    chosen = []
    for i in range(my_item_count):
        rand_ind = random.randint(0,my_range)
        while rand_ind in chosen:
            rand_ind = random.randint(0,my_range)
        chosen.append(rand_ind)
    return chosen
'''

setup_jonsg='''
import random
my_range = 1_000
my_item_count = my_range // 2
def test(my_range, my_item_count):
    choices = list(range(my_range))
    random.shuffle(choices)
    return choices[:my_item_count]
'''

setup_MisterMiyagi='''
import random
my_range = 1_000
my_item_count = my_range // 2
def test(my_range, my_item_count):
    return random.sample(range(my_range), my_item_count)
'''

print("Original: %s" % timeit.timeit("test(my_range, my_item_count)", setup=setup_original, number=1000))

print("jonsg: %s" % timeit.timeit("test(my_range, my_item_count)", setup=setup_jonsg, number=1000))

print("MisterMiyagi: %s" % timeit.timeit("test(my_range, my_item_count)", setup=setup_MisterMiyagi, number=1000))

在我的笔记本电脑上，结果是：

Original: 2.9269699
jonsg: 0.3391961000000001
MisterMiyagi: 0.2070141999999997

原版大约慢了 10 倍！

MisterMiyagi 的回答比我的快 50%！

【讨论】：

我不认为这比我已经拥有的效率高得多。特别是如果项目数比范围小很多。是吗？
你试过了吗？当我在这两个选项上运行 timeit 时，你的速度要慢 10 倍。我将添加timeit代码。
我做到了。那是我的错，因为我包括了一个小例子并且没有考虑它如何影响答案。在我的原始代码中，range 是 100,000，my_item_count 是 ~500。这使得这个解决方案毫无用处，因为洗牌时间太长了。但是，@MisterMiyagi 的回答也适用于这种情况。感谢您的帮助

【解决方案4】：

import random
def shuffle(Arr):
    arr = [i for i in Arr]
    for i in range(len(arr) - 1):
        rndIdx = random.randint(i, len(arr)-1)
        tmp = arr[rndIdx]
        arr[rndIdx] = arr[i]
        arr[i] = tmp
    return arr

In[0]: a = list(range(30)); print(a) #my_range
Out[0]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

In[1]: b = list(range(15, 25)); print(b) #chosen
Out[1]: [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]

In[2]: l = [i for i in a if i not in b]; print(l) #my_range - chosen
Out[2]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 25, 26, 27, 28, 29]

In[3]: print(shuffle(l)) #shuffled(my_range - chosen) without repeating elements
Out[3]: [5, 2, 8, 6, 1, 26, 28, 11, 4, 7, 13, 9, 14, 29, 12, 10, 0, 27, 3, 25]

【讨论】：