最近编程时遇到一个问题：有一组对象，要求随机地访问其中每一个对象，并且每个对象只访问一次。如果我们将访问顺序转换为一组整数序列，那么这就是一个关于“非重复随机序列生成算法”的问题。

本文将探讨这个问题的多种解法，并给出一个非常高效的算法。

【问题描述】：有一个自然数N，希望得到一个整型序列，该序列包含N个整数，从0到N-1，呈随机分布状态，且不重复。

【问题分析】：生成随机数是简单的，关键是，如何保证不重复呢？一般来说，我们有两种思路：

  思路1：我们不能保证每次生成的随机数都是不重复的，但是可以在生成随机数之后，判断这个数值是否已经生成过了，如果已经生成过了，那就重新生成一个，直到生成一个新的数值。

  思路2：每生成一个随机数之后，就调整随机数的生成规则，将已经生成过的数值排除掉，从而保证每次生成的随机数一定是新的。

接下来，我们将根据这两种思路，给出几种算法，并分析每种算法的复杂度。

【算法1】

“思路1”是绝大多数程序员的思维。如果在项目开发过程中遇到这个问题，我相信大部分程序员一定会这么做：创建一个List，用于保存随机生成的数值，每次插入时，先判断这个数值是否已经在List中存在了，如果已经存在，则重新生成。C#代码如下：

/// <summary>
/// 生成一个非重复的随机序列。
/// </summary>
/// <param name="count">序列长度。</param>
/// <returns>序列。</returns>
private static List<int> BuildRandomSequence1(int length) {
    List<int> list = new List<int>();
    int num = 0;
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        do {
            num = random.Next(0, length);
        } while (list.Contains(num));
        list.Add(num);
    }
    return list;
} 

上述算法简单易懂，时间复杂度是O(N²) ，空间复杂度是O(N)。该算法的局限在于，每生成一个随机数，都要遍历List，判断是否已经存在，这就导致时间复杂度太高。那么，如何改善这个算法呢？请继续往下看。

【算法2】

我们知道，遍历List的时间复杂度是O(N)，访问Hashtable的时间复杂度是O(1)。所以，如果我们使用Hashtable来判断是否重复，就可以将整个算法的时间复杂度从O(N²)降至O(N)，而空间复杂度仍然基本保持在O(N)。

C#代码如下：

/// <summary>
/// 生成一个非重复的随机序列。
/// </summary>
/// <param name="count">序列长度。</param>
/// <returns>序列。</returns>
private static Hashtable BuildRandomSequence2(int length) {
    Hashtable tab = new Hashtable(length);
    int num = 0;
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        do {
            num = random.Next(0, length);
        } while (tab.Contains(num));
        tab.Add(num, null);
    }
    return tab;
}

经过测试，性能确实有了非常大的提升。但是，有一个问题依然存在：随着Hashtable中的数值越来越多，重复概率也会越来越高，这一点很容易理解。如何才能降低重复概率、进一步提高算法性能呢？不妨尝试一下“思路2”。

【算法3】

“思路2”的基本思想是：利用随机数的生成特点，将已经生成的数值，排除在随机区间之外，这样就可以确保下次生成的随机数一定是新的。具体来说，我们可以这样做：

首先，建立一个长度为N的数组array，初始值是0…N-1。

然后，生成一个随机数x1=random.Next(0, N)，则x1∈[0,N)。取num1=array[x1]作为序列中的第一个成员。接下来是关键步骤：将num1和array[N-1]交换。

然后，生成下一个随机数x2= random.Next(0, N-1)，则x2∈[0,N-1)。由于num1已经被交换到了array[N-1]，而x2<N-1，所以num2=array[x2]一定不等于num1，从而避免了重复。然后将num2和array[N-2]交换。

按照上述方法，可以得到序列中第三、第四…第N个成员。最后得到的array就是一个非重复的随机序列。以下是整个计算过程的图形演示（假设N=5）：

C#代码如下：

/// <summary>
/// 生成一个非重复的随机序列。
/// </summary>
/// <param name="count">序列长度。</param>
/// <returns>序列。</returns>
private static int[] BuildRandomSequence3(int length) {
    int[] array = new int[length];
    for (int i = 0; i < array.Length; i++) {
        array[i] = i;
    }
    int x = 0, tmp = 0;
    for (int i = array.Length - 1; i > 0; i--) {
        x = random.Next(0, i + 1);
        tmp = array[i];
        array[i] = array[x];
        array[x] = tmp;
    }
    return array;
}

经过分析，算法3的时间和空间复杂度都是O(N)，性能非常高。通过巧妙的交换位置的方法，可以确保每次得到的数值一定是不重复的，所以不用去判断是否重复。而且，使用数组来保存序列，比List和Hashtable性能更好。

上述算法生成的随机序列是从0到N-1，如果我们指定了别的区间范围呢？例如，要求生成一个非重复的随机序列，范围是[low, high]。实现起来非常简单，只要把算法3稍微改一下就可以了。C#代码如下：

/// <summary>
/// 生成一个非重复的随机序列。
/// </summary>
/// <param name="low">序列最小值。</param>
/// <param name="high">序列最大值。</param>
/// <returns>序列。</returns>
private static int[] BuildRandomSequence4(int low, int high) {
    int x = 0, tmp = 0;
    if (low > high) {
        tmp = low;
        low = high;
        high = tmp;
    }
    int[] array = new int[high - low + 1];
    for (int i = low; i <= high; i++) {
        array[i - low] = i;
    }
    for (int i = array.Length - 1; i > 0; i--) {
        x = random.Next(0, i + 1);
        tmp = array[i];
        array[i] = array[x];
        array[x] = tmp;
    }
    return array;
}

为了验证上述三种算法的实际性能，我们以生成随机序列所耗的平均时间为标准，进行了实际测试。

测试环境为：Windows7/ CPU 1.6GHZ /VS2008/C#。测试结果为：

【总结】

本文算法3的关键方法是：在现有数组基础上，通过不断地交换位置，来巧妙地达到时间和空间的最优。

其实，一些经典排序算法采用的也是这个思想，例如：冒泡排序、快速排序、堆排序，等等。

算法3也可以理解为一种随机排序算法，可以应用在很多场合，例如：洗牌、抽签等。