c++。这应该是相当快的，因为它不需要遍历整个集合，也不需要对它排序。这应该适用于大多数现代编译器，假设它们支持tr1。如果没有，您可能需要使用Boost。

Boost文档有助于解释这一点，即使你不使用Boost。

诀窍在于利用数据已被划分为多个bucket的事实，并快速识别随机选择的bucket(具有适当的概率)。

//#include <boost/unordered_set.hpp>  
//using namespace boost;
#include <tr1/unordered_set>
using namespace std::tr1;
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
using namespace std;

int main() {
  unordered_set<int> u;
  u.max_load_factor(40);
  for (int i=0; i<40; i++) {
    u.insert(i);
    cout << ' ' << i;
  }
  cout << endl;
  cout << "Number of buckets: " << u.bucket_count() << endl;

  for(size_t b=0; b<u.bucket_count(); b++)
    cout << "Bucket " << b << " has " << u.bucket_size(b) << " elements. " << endl;

  for(size_t i=0; i<20; i++) {
    size_t x = rand() % u.size();
    cout << "we'll quickly get the " << x << "th item in the unordered set. ";
    size_t b;
    for(b=0; b<u.bucket_count(); b++) {
      if(x < u.bucket_size(b)) {
        break;
      } else
        x -= u.bucket_size(b);
    }
    cout << "it'll be in the " << b << "th bucket at offset " << x << ". ";
    unordered_set<int>::const_local_iterator l = u.begin(b);
    while(x>0) {
      l++;
      assert(l!=u.end(b));
      x--;
    }
    cout << "random item is " << *l << ". ";
    cout << endl;
  }
}

如果设置的大小不是很大，那么使用数组可以做到这一点。

int random;
HashSet someSet;
<Type>[] randData;
random = new Random(System.currentTimeMillis).nextInt(someSet.size());
randData = someSet.toArray();
<Type> sResult = randData[random];

以霍斯的答案为起点的通用解决方案。

/**
 * @param set a Set in which to look for a random element
 * @param <T> generic type of the Set elements
 * @return a random element in the Set or null if the set is empty
 */
public <T> T randomElement(Set<T> set) {
    int size = set.size();
    int item = random.nextInt(size);
    int i = 0;
    for (T obj : set) {
        if (i == item) {
            return obj;
        }
        i++;
    }
    return null;
}

c++。这应该是相当快的，因为它不需要遍历整个集合，也不需要对它排序。这应该适用于大多数现代编译器，假设它们支持tr1。如果没有，您可能需要使用Boost。

Boost文档有助于解释这一点，即使你不使用Boost。

诀窍在于利用数据已被划分为多个bucket的事实，并快速识别随机选择的bucket(具有适当的概率)。

//#include <boost/unordered_set.hpp>  
//using namespace boost;
#include <tr1/unordered_set>
using namespace std::tr1;
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
using namespace std;

int main() {
  unordered_set<int> u;
  u.max_load_factor(40);
  for (int i=0; i<40; i++) {
    u.insert(i);
    cout << ' ' << i;
  }
  cout << endl;
  cout << "Number of buckets: " << u.bucket_count() << endl;

  for(size_t b=0; b<u.bucket_count(); b++)
    cout << "Bucket " << b << " has " << u.bucket_size(b) << " elements. " << endl;

  for(size_t i=0; i<20; i++) {
    size_t x = rand() % u.size();
    cout << "we'll quickly get the " << x << "th item in the unordered set. ";
    size_t b;
    for(b=0; b<u.bucket_count(); b++) {
      if(x < u.bucket_size(b)) {
        break;
      } else
        x -= u.bucket_size(b);
    }
    cout << "it'll be in the " << b << "th bucket at offset " << x << ". ";
    unordered_set<int>::const_local_iterator l = u.begin(b);
    while(x>0) {
      l++;
      assert(l!=u.end(b));
      x--;
    }
    cout << "random item is " << *l << ". ";
    cout << endl;
  }
}

Clojure的解决方案:

(defn pick-random [set] (let [sq (seq set)] (nth sq (rand-int (count sq)))))

上述解决方案从延迟的角度讲，但不能保证每个索引被选中的概率相等。 如果需要考虑这一点，可以尝试储层取样。http://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling。Collections.shuffle()(正如少数人建议的那样)使用这样的算法。