随机数索引

AC代码

class Solution:

    def __init__(self, nums: List[int]):
        self.pos = defaultdict(list)
        for i, n in enumerate(nums):
            self.pos[n].append(i)

    def pick(self, target: int) -> int:
        return choice(self.pos[target])
# Your Solution object will be instantiated and called as such:
# obj = Solution(nums)
# param_1 = obj.pick(target)

官方代码

class Solution:
    def __init__(self, nums: List[int]):
        self.nums = nums

    def pick(self, target: int) -> int:
        ans = cnt = 0
        for i, num in enumerate(self.nums):
            if num == target:
                cnt += 1  # 第 cnt 次遇到 target
                if randrange(cnt) == 0:
                    ans = i
        return ans

#作者：LeetCode-Solution

1、defaultdict是collections中的一个方法，可以对当前不存在的键赋初值为[]，类似于dict.setdefalut(n,[])的作用
2、choice方法可以等概率的随机返回列表、元组等中的一个元素
3、水塘抽样是一个很好的方法，通过后续有概率覆盖，使得遍历后每一个符合条件的元素的出现概率都相等，唯一的缺点是不管任何元素都需要完整的遍历一遍整个数组。
4、choice方法本质需要一个存放所有元素的哈希表，而水塘抽样虽然需要存储nums，但似乎这并不计算在其空间开销之内，那么这样的话其空间复杂度就是常数级的了。两者可以看做空间和时间的平衡