力扣 710. 黑名单中的随机数

最新推荐文章于 2025-09-23 22:29:58 发布

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#leetcode #哈希算法 #散列表

这篇博客介绍了如何设计一个类来从给定的数字范围内随机选择不在黑名单中的数字，确保每个非黑名单数字被选择的概率相等。通过设置随机数的边界并利用哈希映射，当生成的随机数落在黑名单内时，将其映射到边界之外的未被占用的数字。这种方法有效地处理了黑名单中的数字，实现了随机选择的功能。

题目来源：https://leetcode.cn/problems/random-pick-with-blacklist/

大致题意：
给定一个数字范围 n，一个黑名单数组，设计一个类返回 0 到 n - 1 之间不在黑名单中的随机数，要求每个数被返回的概率应该相等

思路

设黑名单数组长度为 m，那么返回数字的个数有 n - m 个

所以可以设置随机数的 bound 为 n - m

若黑名单中的数都大于等于 bound，那么不用做任何处理
若黑名单中的数有小于 bound，可以使用哈希表将其映射到 [bound, n - 1] 中。这样在随机数生成器生成黑名单中小于 bound 的数时，直接映射到另一个数即可

代码：

public class Pick {
    // 映射黑名单小于 bound 的数
    Map<Integer, Integer> map;
    int bound;
    Random random;

    public Pick(int n, int[] blacklist) {
        map = new HashMap<>();
        int m = blacklist.length;
        // 初始化 bound
        bound = n - m;
        random = new Random();
        // 存黑名单数字的哈希表
        Set<Integer> blackSet = new HashSet<>();
        for (int num : blacklist) {
            if (num >= bound) {
                blackSet.add(num);
            }
        }
        // 映射索引
        int idx = bound;
        // 遍历黑名单
        for (int num : blacklist) {
            // 若该黑名单数字小于 bound，将其映射为 [bound, n - 1] 中不在黑名单且还未被映射的数
            if (num < bound) {
                // 若当前要映射的数在黑名单中，索引 +1
                while (blackSet.contains(idx)) {
                    idx++;
                }
                map.put(num, idx++);
            }
        }
    }

    public int pick() {
        // 生成随机数
        int x = random.nextInt(bound);
        // 返回随机数，若随机数在 map 中，返回其映射的数字
        return map.getOrDefault(x, x);
    }

}