1. 题目描述

实现RandomizedSet 类：

RandomizedSet() 初始化 RandomizedSet 对象
bool insert(int val) 当元素 val 不存在时，向集合中插入该项，并返回 true ；否则，返回 false 。
bool remove(int val) 当元素 val 存在时，从集合中移除该项，并返回 true ；否则，返回 false 。
int getRandom() 随机返回现有集合中的一项（测试用例保证调用此方法时集合中至少存在一个元素）。每个元素应该有 相同的概率 被返回。

你必须实现类的所有函数，并满足每个函数的平均时间复杂度为 O(1) 。

示例：

输入
["RandomizedSet", "insert", "remove", "insert", "getRandom", "remove", "insert", "getRandom"]
[[], [1], [2], [2], [], [1], [2], []]
输出
[null, true, false, true, 2, true, false, 2]

解释
RandomizedSet randomizedSet = new RandomizedSet();
randomizedSet.insert(1); // 向集合中插入 1 。返回 true 表示 1 被成功地插入。
randomizedSet.remove(2); // 返回 false ，表示集合中不存在 2 。
randomizedSet.insert(2); // 向集合中插入 2 。返回 true 。集合现在包含 [1,2] 。
randomizedSet.getRandom(); // getRandom 应随机返回 1 或 2 。
randomizedSet.remove(1); // 从集合中移除 1 ，返回 true 。集合现在包含 [2] 。
randomizedSet.insert(2); // 2 已在集合中，所以返回 false 。
randomizedSet.getRandom(); // 由于 2 是集合中唯一的数字，getRandom 总是返回 2 。

提示：

-2^31 <= val <= 2^31 - 1
最多调用 insert、remove 和 getRandom 函数 2 * 10^5 次
在调用 getRandom 方法时，数据结构中 至少存在一个 元素。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/insert-delete-getrandom-o1
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2. 解题分析

重点是采用什么样的数据结构来存储数据，以及每次操作后的自动动态调整，以确保每次操作的平均处理时间复杂度为O(1).

首先，要在O(1)时间内的插入删除，肯定要利用哈希表的。在python中用set()可以实现O(1)的insert和remove操作，但是如何实现O(1)的随机采样呢？

Python中random.choice()可以进行随机采样，但是这个对set()不起作用，因为random.choice()要求操作对象是subscriptable，即可以通过索引进行随机访问，换句话说要求像数组一样的有序数据结构，或者说支持随机访问的迭代器。比如说，python中list或者tuple等。

所以，需要考虑结合哈希表和支持随机访问的迭代器，让两者相互补充的数据存储访问管理方式。

考虑用一个数组存储数据集合，数组相当于是从索引到数据的映射；然后用哈希表存储从数据到索引的映射。这样的话：

insert(): 插入一个数据时，首先从哈希表中查询这个数据是否已经存在。如果存在的话返回False；如果不存在的话，往数组尾部加入该元素，相应地往哈希表加入该{data:index}映射项
getRandom(): 随机获取一个元素，就用random.choice()从数组中随机抽取一个即可。此操作由于并不需要删除（即不是pop操作），不涉及哈希表
remove(): 直接对数组进行随机remove一个元素的操作非常耗时，肯定不行。但是由于哈希表维护了数据的索引信息，所以可以将待删除的元素（如果存在的话）与数组最末尾的元素先交换位置，然后再从数组末尾删除该元素，即可实现O(1)复杂度的操作

在以下代码实现中，另外用一个数来记录当前数组中的元素的个数，以方便各种操作的实现（非必须，但是能改善一些时间性能）。

3. 代码实现

class RandomizedSet:

    def __init__(self):
        self.arr = []
        self.h   = dict()
        self.num = 0

    def insert(self, val: int) -> bool:
        if val in self.h:
            return False
        else:
            self.arr.append(val)
            self.h[val] = self.num
            self.num += 1
            return True

    def remove(self, val: int) -> bool:
        if val not in self.h:
            return False
        else:
            # exchange the location of val and the last element
            val_idx = self.h[val]
            last_val= self.arr[self.num-1]
            self.arr[val_idx], self.arr[self.num-1]= last_val, val            
            self.h[last_val] = val_idx
            # self.h[val]      = self.num - 1 #Not necessarily needed

            # pop the specified element, and then, updat num, h
            self.arr.pop()
            self.num -= 1
            self.h.pop(val)
            return True

    def getRandom(self) -> int:
        return random.choice(self.arr)

# Your RandomizedSet object will be instantiated and called as such:
# obj = RandomizedSet()
# param_1 = obj.insert(val)
# param_2 = obj.remove(val)
# param_3 = obj.getRandom()

执行用时：396 ms, 在所有 Python3 提交中击败了79.00%的用户

内存消耗：49.8 MB, 在所有 Python3 提交中击败了45.39%的用户

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