左神算法：RandomPool

题目：
设计一种结构，在该结构中有如下三个功能：
insert(key)：将某个key加入到该结构，做到不重复加入。
delete(key)：将原本在结构中的某个key移除。
getRandom()： 等概率随机返回结构中的任何一个key。
【要求】 Insert、delete和getRandom方法的时间复杂度都是 O(1)
分析：这个结构一看感觉跟哈希表的结构比较像，但是哈希表是get<key,value> 这道题只用get key还有就是一个哈希表不能严格做到等概率 时间复杂度O(1)的返回key，因为当样本量小的时候，数据做不到均匀分布，样本量多了可以看成是均匀分布，但是等概率是不可能的。所以删除有个技巧，会在代码中体现。

public static class Pool<T>{
  private HashMap<T,Integer> keyIntegerMap;
  private HashMap<Integer, T> integerKeyMap;
  
  private int size;
  
  public Pool(){
   this.keyIntegerMap = new HashMap<T, Integer>();
   this.integerKeyMap = new HashMap<Integer, T>();
   this.size = 0;
  }
  public void insert(T key) {
   if(!this.keyIntegerMap.containsKey(key)) {//做到不重复加入
    this.keyIntegerMap.put(key, this.size);
    this.integerKeyMap.put(this.size++, key);
   }
  }
  /*
   * 删除的时候，如果直接删除key那么在这个范围上会缺一个“洞”，当有1000个数据，删除了999个
   * 那么在等概率获取值的时候，生成的随机不一定会直接到最后存在的那个数据。就需要在返回生成新的随机数
   * 所以需要在删除这个地方有个技巧。在删除当前值的时候。我们把最后的一个值放在当前值的位置上，再remove最后一个值，size--就行了
   */
  public void delete(T key) {
   if(this.keyIntegerMap.containsKey(key)) {
    int deleteIndex = this.keyIntegerMap.get(key);//得到这个key的对应值，在integerKeyMap中删除
    int lastIndex = --this.size;
    T lastKey = this.integerKeyMap.get(lastIndex);
    this.integerKeyMap.put(deleteIndex, lastKey);
    this.keyIntegerMap.put(lastKey, deleteIndex);
    this.integerKeyMap.remove(deleteIndex);
    this.keyIntegerMap.remove(lastKey);
   }
  }
  //等概率的获得key，需要可以使用随机数，和已经标记的size。
  public T getRandom() {
   if (this.size == 0) {
    return null;
   }
   int randomIndex = (int) (Math.random() * this.size); // 0 ~ size -1
   return this.integerKeyMap.get(randomIndex);
  }
  }

新人第一次写博客，想要记录一下自己在学习过程中的收获。希望大家多多关照