Javascript解决方案;)

function choose (set) {
    return set[Math.floor(Math.random() * set.length)];
}

var set  = [1, 2, 3, 4], rand = choose (set);

或者:

Array.prototype.choose = function () {
    return this[Math.floor(Math.random() * this.length)];
};

[1, 2, 3, 4].choose();

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:)

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。

PHP，使用MT:

$items_array = array("alpha", "bravo", "charlie");
$last_pos = count($items_array) - 1;
$random_pos = mt_rand(0, $last_pos);
$random_item = $items_array[$random_pos];

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];
}

Java使用ArrayList和HashMap的快速解决方案:[element -> index]。

动机:我需要一组具有RandomAccess属性的项目，特别是从集合中选择一个随机项目(参见pollRandom方法)。在二叉树中随机导航是不准确的:树不是完全平衡的，这不会导致均匀分布。

public class RandomSet<E> extends AbstractSet<E> {

    List<E> dta = new ArrayList<E>();
    Map<E, Integer> idx = new HashMap<E, Integer>();

    public RandomSet() {
    }

    public RandomSet(Collection<E> items) {
        for (E item : items) {
            idx.put(item, dta.size());
            dta.add(item);
        }
    }

    @Override
    public boolean add(E item) {
        if (idx.containsKey(item)) {
            return false;
        }
        idx.put(item, dta.size());
        dta.add(item);
        return true;
    }

    /**
     * Override element at position <code>id</code> with last element.
     * @param id
     */
    public E removeAt(int id) {
        if (id >= dta.size()) {
            return null;
        }
        E res = dta.get(id);
        idx.remove(res);
        E last = dta.remove(dta.size() - 1);
        // skip filling the hole if last is removed
        if (id < dta.size()) {
            idx.put(last, id);
            dta.set(id, last);
        }
        return res;
    }

    @Override
    public boolean remove(Object item) {
        @SuppressWarnings(value = "element-type-mismatch")
        Integer id = idx.get(item);
        if (id == null) {
            return false;
        }
        removeAt(id);
        return true;
    }

    public E get(int i) {
        return dta.get(i);
    }

    public E pollRandom(Random rnd) {
        if (dta.isEmpty()) {
            return null;
        }
        int id = rnd.nextInt(dta.size());
        return removeAt(id);
    }

    @Override
    public int size() {
        return dta.size();
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return dta.iterator();
    }
}