我需要生成大约 9-1 亿个不重复的随机数，范围从零到生成的数字数量，并且我需要它们非常快速地生成。对类似问题的几个答案提出了简单地对数组进行洗牌以获得随机数，而其他答案则提出使用布隆过滤器。问题是，哪一个更有效，如果是布隆过滤器，我该如何使用它？
你根本不需要随机数。您想要的数字恰好是 0 到 N-1，按随机顺序排列。
简单地填充数组并洗牌应该非常快。正确的 Fisher-Yates 洗牌时间复杂度为 O(n)，因此在 C 甚至 Java 中，一亿个数组的时间应该远低于一秒，而在 Python 等高级语言中则稍慢一些。
您只需生成 N-1 个随机数即可进行洗牌（如果您使用拒绝采样来获得完美的均匀性，则可能高达 1.3N），因此速度很大程度上取决于您的 RNG 的速度。
您永远不需要查找数字是否已经生成；无论您使用哪种算法，这都会非常慢，尤其是在运行结束时。
如果您需要的总数略少于 N，请将数组从 0 填充到 N-1，然后提前中止洗牌并获取部分结果。仅当您需要的数字量与其范围相比非常小时，您才应考虑生成并检查重复方法。在这种情况下，鲍勃·弗洛伊德的算法可能会很好。
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
