作者：mobiledu2502894873 | 来源：互联网 | 2023-05-17 12:29
我想随机取出1000个数字，这1000个数字都小于或等于10000，且不能重复。要求有很大的随机性，我的思路是通过随机函数从10000里取出一个值，然后接着用随机函数从9999个数字里取值，如此类推。
我想随机取出1000个数字，这1000个数字都小于或等于10000，且不能重复。要求有很大的随机性，我的思路是通过随机函数从10000里取出一个值，然后接着用随机函数从9999个数字里取值，如此类推。这样就有很大的随机性，不知可行？但这个方法的具体代码我却不知该如何来写。大家能告诉我吗，谢谢。！！！！！！
27 个解决方案
定义一个数组10000
for ii = 1 to upperboun 数组
数组[ii] = rand[1000]
next
你试试!
你的思路是正确的，具体代码并不困难，建立数组每次重置即可
采用洗牌的思路，把10000个数作为数组，随机交换牌的位置，然后取出前1000个就行了
定义一个数组a[10000]
long l_temp,l_rand
for i = 1 to 10000
l_rand = rand(10000)
l_temp = a[i]
a[i] = a[l_rand]
a[l_rand] = l_temp
next
从a[1] 到 a[1000]就是1000个随机且不重复的数了
同意 回复人： shijizhi(野麦子) ( ) 信誉：100 !!
不是很明白(野麦子)的原理,如果楼主也不明就不要用了
同意野麦子
在前面加上
for i=1 to 10000
a[i] = i
next
然后再洗牌，再取前一千个
就是速度慢点
个人观点：不用数组，用数据存储，数据窗口对象外部数据源，就一个列，long型，名称a
直接用randomize(10000)取，
的到的值首先用find在数据存储中查找，有则继续循环，没有则加入数据存储
long ll_sum//要取得的个数
long ll_max//要取得的上限
long ll_curr//当前取道的值
long ll_find
ds_1.reset()
do while ds_1.rowcount() if ll_max messagebox('','取随机数错误')
exit//防止变量设置错误造成死循环
end if
ll_curr=randomize(ll_max)
ll_find=ds_1.find("a="+string(ll_curr),1,ds_a.rowcount())
if ll_find<1 then
//是新的随机数才加入
ds_1.object.aa[ds_1.rowcount()+1]=ll_curr
end if
loop
取ds_1的所有数据就可以了
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采用洗牌的思路，把10000个数作为数组，随机交换牌的位置，然后取出前1000个就行了
定义一个数组a[10000]
long l_temp,l_rand
for i = 1 to 10000
l_rand = rand(10000)
l_temp = a[i]
a[i] = a[l_rand]
a[l_rand] = l_temp
next
从a[1] 到 a[1000]就是1000个随机且不重复的数了
楼主，你的思路有问题，第二步根本就是多余的，因为第一步就是随机了，第二步随机没有任何意义你只需rand（9999）就ok
to muzikuhai(啸寒)
直接用rand取，你连续取几次看看，每次的结果都是一样的 :(
用randomize就不能保证取1000次都不重复，因为randomize每次取之前都重新选了随机数序列
integer m
for m= 1 to 1000
messagebox('',string(a[m]))
next
请楼上测试
佩服一下 shijizhi(野麦子) 的思路，楼上的也对：）
tmxkdldw(tmxkdldw) ：
引用：
同意野麦子
在前面加上
for i=1 to 10000
a[i] = i
next
然后再洗牌，再取前一千个
引用结束
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注意：先给数祖赋值，提供方法不等于提供全部源代码
别太懒了，该自己写的要自己写，
要不你都没有定义i，你的程序都运行不起来
采用洗牌的思路
经过测试 第一組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
第二組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
第三組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
隨機值一樣,不知道樓上的有沒有類似的現象,有沒有其它的算法呢?
采用洗牌的思路
经过测试 第一組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
第二組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
第三組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
隨機值一樣,不知道樓上的有沒有類似的現象,有沒有其它的算法呢?
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使用随机函数的时候，注意rand和Randomize 的区别，具体看PB的帮助
用rand函數 sample
long l_temp,l_rand,i,a[100]
for i = 1 to 100
a[i] = i
next
for i = 1 to 100
l_rand = rand(100)
l_temp = a[i]
a[i] = a[l_rand]
a[l_rand] = l_temp
next
经过测试 第一組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
第二組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
第三組隨機 4,78,23,41,22,33,77,59,90,65......
个人观点：不用数组，用数据存储，数据窗口对象外部数据源，就一个列，long型，名称a
直接用randomize(10000)取，
的到的值首先用find在数据存储中查找，有则继续循环，没有则加入数据存储
long ll_sum//要取得的个数
long ll_max//要取得的上限
long ll_curr//当前取道的值
long ll_find
ds_1.reset()
do while ds_1.rowcount() if ll_max messagebox('','取随机数错误')
exit//防止变量设置错误造成死循环
end if
ll_curr=randomize(ll_max)
ll_find=ds_1.find("a="+string(ll_curr),1,ds_a.rowcount())
if ll_find<1 then
//是新的随机数才加入
ds_1.object.aa[ds_1.rowcount()+1]=ll_curr
end if
loop
取ds_1的所有数据就可以了
使用randomize代替rand,实际应用中没有谁会用rand
randomize每次都重新开始一个新的序列，加入了系统时间作为参照，不会每次取到的都一样。
我认为用数据存储的方法比洗牌好，用PB就尽量发挥数据窗口的优势，这样做速度要快得多，大概时间只有洗牌法的（ 要取随机数数量/随机数上限）倍，具体到楼主的问题，就是时间消耗为洗牌法的1000/10000=1/10
另外，如果取出的随机数需要排序，数据存储（窗口）就比数组更容易草做了
怎麼我測試你的code是個死循環呢?
問題出在ll_curr=randomize(ll_max)語句,
ll_curr始終得到1,為什麼呀?
写错了，要通过randomize指定每几次重新使用新的随机数序列，然后用rand取随机数
不用数组，用数据存储，数据窗口对象外部数据源，就一个列，long型，名称a
直接用randomize(10000)取，
的到的值首先用find在数据存储中查找，有则继续循环，没有则加入数据存储
如下：
//=====================================================================
long ll_sum//要取得的个数
long ll_max//要取得的上限
long ll_curr//当前取道的值
long ll_find
ll_sum=1000
ll_max=10000
ds_1.reset()
randomize(0)
do while ds_1.rowcount() yield()
if ll_max messagebox('','取随机数错误')
exit//防止变量设置错误造成死循环
end if
ll_curr=rand(ll_max)
ll_find=ds_1.find("a="+string(ll_curr),1,ds_1.rowcount())
if ll_find<1 then
//是新的随机数才加入
ds_1.object.a[ds_1.rowcount()+1]=ll_curr
end if
loop
long l_temp,l_rand,i,a[100]
for i = 1 to 100
a[i] = i
next
randomize(0)
for i = 1 to 100
l_rand = rand(100)
l_temp = a[i]
a[i] = a[l_rand]
a[l_rand] = l_temp
next
经过测试 第一組隨機 32,7,70,96,38,23,21,49,3,62......
第二組隨機 36,54,31,18,8,69,95,23,38,79......
第三組隨機 80,34,8,99,85,46,29,25,13,15......
费了很大的劲，帮你调试出来了，完全通用的算法，楼上一些网友的算法，在m,n很接近的情况下效率较低，因为会多次计算出重复数值，本算法保证没有任何重复工作：
用m. n代替1000,10000,可以直接修改m，n，这样调整更加方便。
Integer m = 1000, n = 10000
Integer i, j, k, temp[], num[]
for i = 1 to n
num[i] = i
next
Randomize(0)
for i = 1 to m
k = Rand(n - i + 1)
temp[i] = num[k]
for j = k to n - i
num[j] = num[j + 1]
next
next
![[大整数乘法] java代码实现](https://img1.php1.cn/3cd4a/24c6f/9f3/0133bb25da242824.jpeg)
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