Clojure的解决方案:

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

如果你不介意第三方库，Utils库有一个IterableUtils，它有一个randomFrom(Iterable Iterable)方法，该方法将接受一个Set并从中返回一个随机元素

Set<Object> set = new HashSet<>();
set.add(...);
...
Object random = IterableUtils.randomFrom(set);

它在Maven中央存储库中:

<dependency>
  <groupId>com.github.rkumsher</groupId>
  <artifactId>utils</artifactId>
  <version>1.3</version>
</dependency>

你知道吗?

在java.util.Collections中有一些有用的方法用于洗牌整个集合:collections .shuffle(List<?>)和collections .shuffle(List<?>列表，随机rnd)。

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:)

Java 8+流:

    static <E> Optional<E> getRandomElement(Collection<E> collection) {
        return collection
                .stream()
                .skip(ThreadLocalRandom.current()
                .nextInt(collection.size()))
                .findAny();
    }

根据Joshua Bone的回答，但略有变化:

忽略Streams元素的顺序，以便在并行操作中略微提高性能 使用当前线程的ThreadLocalRandom 接受任何集合类型作为输入 返回提供的Optional而不是null

不如就

public static <A> A getRandomElement(Collection<A> c, Random r) {
  return new ArrayList<A>(c).get(r.nextInt(c.size()));
}