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您得到了一些很棒的編程答案。這是一種更具理論色彩的全景圖：-)
您的問題稱為“采樣”或“子集采樣”，您可以通過幾種方法來執行此操作。讓N是你所抽樣框的范圍內（即N=X+1），并M為您的樣品（你想挑元素的數量）的大小。
如果N比更大M，您將要使用一種算法，例如Bentley和Floyd在他的專欄“ Programming Pearls：輝煌的示例 ”中建議的算法（此處暫時不帶ACM的鎖定屏幕而提供），我真的推薦這樣做他們明確給出代碼并根據哈希表等進行討論；那里有一些整潔的花樣
如果N與處于同一范圍內M，則您可能需要使用Fisher-Yates隨機播放，但僅需M一步即可停止（而不是N）
如果您真的不太了解，那么Devroye關于隨機生成的書第647頁上的算法非?？?。
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我寫了這個功能。它使用生成的數字的歷史記錄保留其自己的數組，防止初始重復，如果范圍內的所有數字均已輸出一次，則繼續輸出隨機數：
// Generates a unique number from a range
// keeps track of generated numbers in a history array
// if all numbers in the range have been returned once, keep outputting random numbers within the range
var UniqueRandom = { NumHistory: new Array(), generate: function(maxNum) {
var current = Math.round(Math.random()*(maxNum-1));
if (maxNum > 1 && this.NumHistory.length > 0) {
if (this.NumHistory.length != maxNum) {
while($.inArray(current, this.NumHistory) != -1) { current = Math.round(Math.random()*(maxNum-1)); }
this.NumHistory.push(current);
return current;
} else {
//unique numbers done, continue outputting random numbers, or we could reset the history array (NumHistory = [];)
return current;
}
} else {
//first time only
this.NumHistory.push(current);
return current;
}
}
};
這是一個工作中的小提琴
我希望這對某人有用！
編輯：正如下面的Pointy所指出的，它在較大范圍內可能會變慢（這是一個 小提琴，在0-1000的范圍內運行，似乎運行良好）。然而; 我并不需要很大的范圍，所以如果您希望生成并跟蹤很大的范圍，則此功能可能確實不適合。
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