JAVA程序设计：黑名单中的随机数（LeetCode：710）

给定一个包含 [0，n ) 中独特的整数的黑名单 B，写一个函数从 [ 0，n ) 中返回一个不在 B 中的随机整数。

对它进行优化使其尽量少调用系统方法 Math.random() 。

提示:

1 <= N <= 1000000000
0 <= B.length < min(100000, N)
[0, N) 不包含 N，详细参见 interval notation 。
示例 1:

输入: 
["Solution","pick","pick","pick"]
[[1,[]],[],[],[]]
输出: [null,0,0,0]
示例 2:

输入: 
["Solution","pick","pick","pick"]
[[2,[]],[],[],[]]
输出: [null,1,1,1]
示例 3:

输入: 
["Solution","pick","pick","pick"]
[[3,[1]],[],[],[]]
Output: [null,0,0,2]
示例 4:

输入: 
["Solution","pick","pick","pick"]
[[4,[2]],[],[],[]]
输出: [null,1,3,1]
输入语法说明：

输入是两个列表：调用成员函数名和调用的参数。Solution的构造函数有两个参数，N 和黑名单 B。pick 没有参数，输入参数是一个列表，即使参数为空，也会输入一个 [] 空列表。

方法一：暴力随机（超时）

class Solution {
 
	int len;
    Random random;
    Map map;

    public Solution(int N, int[] blacklist) {
    	len=N;
        random=new Random(N+100);
        map=new HashMap<>();
        for(int i=0;i

方法二：二分查找（通过）

通过 N 和黑名单列表，我们可以知道白名单中的数的数量 M。我们可以在 0 到 M - 1 之间产生随机数 k，通过在黑名单上二分查找的方法，得到白名单中第 k 个数。在二分查找结束后，会有两种情况。第一种是 B 中最小的数都大于 k，那么此时 W[k] 就等于 k。第二种是 W[k] 大于 B[lo]，那么此时 W[k] 等于 k + lo + 1。

class Solution {
 
	int len;
	Random random;
    List list;
    public Solution(int N, int[] blacklist) {
    	len=N;
    	random=new Random(N+10);
    	list=new ArrayList<>();
    	for(int i=0;iindex) r=mid-1;
    		else {
    			p=mid;
    			l=mid+1;	
    		}
    	}
    	return list.size()>0 && list.get(p)-p<=index?index+p+1:index;
    }
}

方法三：黑名单映射（通过）

白名单中数的个数为 N - len(B)，那么可以直接在 [0, N - len(B)) 中随机生成整数。我们把所有小于 N - len(B) 且在黑名单中数一一映射到大于等于 N - len(B) 且出现在白名单中的数。这样一来，如果随机生成的整数出现在黑名单中，我们就返回它唯一对应的那个出现在白名单中的数即可。

class Solution {
 
	int len;
	Random random;
    Map map;
    
    public Solution(int N, int[] blacklist) {

    	random=new Random();
    	map=new HashMap<>();
    	len=N-blacklist.length;	
    	Set st=new HashSet<>();
    	
    	for(int i=len;i it=st.iterator();
    	for(int x : blacklist)
    		if(x