读完这篇文章后，我能写的最好的是:

static Random random = new Random(System.currentTimeMillis());
public static <T> T randomChoice(T[] choices)
{
    int index = random.nextInt(choices.length);
    return choices[index];
}

这与接受的答案(Khoth)相同，但删除了不必要的size和i变量。

    int random = new Random().nextInt(myhashSet.size());
    for(Object obj : myhashSet) {
        if (random-- == 0) {
            return obj;
        }
    }

尽管去掉了前面提到的两个变量，但上面的解决方案仍然是随机的，因为我们依赖于随机(从随机选择的索引开始)在每次迭代中将自己递减到0。

在Java中:

Set<Integer> set = new LinkedHashSet<Integer>(3);
set.add(1);
set.add(2);
set.add(3);

Random rand = new Random(System.currentTimeMillis());
int[] setArray = (int[]) set.toArray();
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
    System.out.println(setArray[rand.nextInt(set.size())]);
}

不幸的是，这在任何标准库集合容器中都不能有效地完成(比O(n)更好)。

这很奇怪，因为向哈希集和二进制集添加随机选择函数是非常容易的。在一个非稀疏散列集中，你可以尝试随机的条目，直到你得到一个命中。对于二叉树，您可以在左子树或右子树之间随机选择，最多有O(log2)步。我已经实现了后面的演示如下:

import random

class Node:
    def __init__(self, object):
        self.object = object
        self.value = hash(object)
        self.size = 1
        self.a = self.b = None

class RandomSet:
    def __init__(self):
        self.top = None

    def add(self, object):
        """ Add any hashable object to the set.
            Notice: In this simple implementation you shouldn't add two
                    identical items. """
        new = Node(object)
        if not self.top: self.top = new
        else: self._recursiveAdd(self.top, new)
    def _recursiveAdd(self, top, new):
        top.size += 1
        if new.value < top.value:
            if not top.a: top.a = new
            else: self._recursiveAdd(top.a, new)
        else:
            if not top.b: top.b = new
            else: self._recursiveAdd(top.b, new)

    def pickRandom(self):
        """ Pick a random item in O(log2) time.
            Does a maximum of O(log2) calls to random as well. """
        return self._recursivePickRandom(self.top)
    def _recursivePickRandom(self, top):
        r = random.randrange(top.size)
        if r == 0: return top.object
        elif top.a and r <= top.a.size: return self._recursivePickRandom(top.a)
        return self._recursivePickRandom(top.b)

if __name__ == '__main__':
    s = RandomSet()
    for i in [5,3,7,1,4,6,9,2,8,0]:
        s.add(i)

    dists = [0]*10
    for i in xrange(10000):
        dists[s.pickRandom()] += 1
    print dists

我得到[995,975,971,995,1057,1004,966,1052,984,1001]作为输出，所以分布很好。

我自己也遇到过同样的问题，但我还不确定这种更有效的选择所带来的性能收益是否值得使用基于python的集合。当然，我可以将其提炼并翻译成C语言，但这对我来说工作量太大了:)

为了好玩，我写了一个基于拒绝抽样的RandomHashSet。这有点粗糙，因为HashMap不让我们直接访问它的表，但它应该工作得很好。

它不使用任何额外的内存，查找时间是O(1)平摊。(因为java哈希表是密集的)。

class RandomHashSet<V> extends AbstractSet<V> {
    private Map<Object,V> map = new HashMap<>();
    public boolean add(V v) {
        return map.put(new WrapKey<V>(v),v) == null;
    }
    @Override
    public Iterator<V> iterator() {
        return new Iterator<V>() {
            RandKey key = new RandKey();
            @Override public boolean hasNext() {
                return true;
            }
            @Override public V next() {
                while (true) {
                    key.next();
                    V v = map.get(key);
                    if (v != null)
                        return v;
                }
            }
            @Override public void remove() {
                throw new NotImplementedException();
            }
        };
    }
    @Override
    public int size() {
        return map.size();
    }
    static class WrapKey<V> {
        private V v;
        WrapKey(V v) {
            this.v = v;
        }
        @Override public int hashCode() {
            return v.hashCode();
        }
        @Override public boolean equals(Object o) {
            if (o instanceof RandKey)
                return true;
            return v.equals(o);
        }
    }
    static class RandKey {
        private Random rand = new Random();
        int key = rand.nextInt();
        public void next() {
            key = rand.nextInt();
        }
        @Override public int hashCode() {
            return key;
        }
        @Override public boolean equals(Object o) {
            return true;
        }
    }
}

这比接受答案中的for-each循环要快:

int index = rand.nextInt(set.size());
Iterator<Object> iter = set.iterator();
for (int i = 0; i < index; i++) {
    iter.next();
}
return iter.next();

for-each构造在每次循环时调用Iterator.hasNext()，但由于index < set.size()，该检查是不必要的开销。我看到速度提高了10-20%，但是YMMV。(而且，编译时不需要添加额外的return语句。)

请注意，这段代码(以及大多数其他答案)可以应用于任何集合，而不仅仅是集合。通用方法形式:

public static <E> E choice(Collection<? extends E> coll, Random rand) {
    if (coll.size() == 0) {
        return null; // or throw IAE, if you prefer
    }

    int index = rand.nextInt(coll.size());
    if (coll instanceof List) { // optimization
        return ((List<? extends E>) coll).get(index);
    } else {
        Iterator<? extends E> iter = coll.iterator();
        for (int i = 0; i < index; i++) {
            iter.next();
        }
        return iter.next();
    }
}