数学:

a = {1, 2, 3, 4, 5}

a[[ ⌈ Length[a] Random[] ⌉ ]]

或者，在最近的版本中，简单地说:

RandomChoice[a]

Random[]生成一个0到1之间的伪随机浮点数。它乘以列表的长度，然后使用ceiling函数四舍五入到下一个整数。该索引然后从。

由于哈希表功能在Mathematica中经常使用规则，并且规则存储在列表中，因此可以使用:

a = {"Badger" -> 5, "Bird" -> 1, "Fox" -> 3, "Frog" -> 2, "Wolf" -> 4};

PHP，假设“set”是一个数组:

$foo = array("alpha", "bravo", "charlie");
$index = array_rand($foo);
$val = $foo[$index];

Mersenne Twister函数更好，但在PHP中没有与array_rand等效的MT函数。

你能不能得到集合/数组的大小/长度，生成一个介于0和大小/长度之间的随机数，然后调用索引与该数字匹配的元素?HashSet有一个.size()方法，我很确定。

在伪代码中-

function randFromSet(target){
 var targetLength:uint = target.length()
 var randomIndex:uint = random(0,targetLength);
 return target[randomIndex];
}

int size = myHashSet.size();
int item = new Random().nextInt(size); // In real life, the Random object should be rather more shared than this
int i = 0;
for(Object obj : myhashSet)
{
    if (i == item)
        return obj;
    i++;
}

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:)