1. 分析
我们都知道在Java的HashMap中插入和删除的时间复杂度为O(1)，故而我们可以考虑使用HashMap来作为底层的数据存储，但是因为HashMap中没有索引，所以在随机获取一个元素的时候做不到时间复杂度为O(1)，所以需要引入额外的数据结构ArrayList。
在随机获取一个元素的时候，我们就在ArrayList中随机生成一个下标，然后返回其值即可。
在添加和删除的时候，使用HashMap来完成。
这里需要解决的主要问题就是如何将两者进行关联起来。比如：在删除元素的时候，应该不仅是在HashMap中删除，而且需要对应的删除ArrayList中的值，而如果没有特殊的关联，那么在ArrayList中进行删除元素的查找就是O(n)的时间复杂度了，显然不满足需求。
2. 解决
在HashMap中存储<key, value>，那么key可以存储为当前的值，而value为当前值在ArrayList的下标。
在ArrayList中存储的元素是具体的值。
通过上面的映射，可以做到添加和删除的时候及时更新ArrayList的值，然后可以做到随机获取一个元素。
在添加和删除的时候，需要更新这两部分即可。操作规则为：
- 插入一个数时，直接放到
ArrayList最后； - 删除一个数时，让
ArrayList最后一个数字去替换当前待删除元素；
class RandomizedSet {
private HashMap<Integer, Integer> map;
private ArrayList<Integer> list;
private Random random;
public RandomizedSet() {
map = new HashMap<>();
list = new ArrayList<>();
random = new Random();
}
public boolean insert(int val) {
if(map.containsKey(val)) return false;
map.put(val, list.size());
list.add(val);
return true;
}
public boolean remove(int val) {
if(!map.containsKey(val)) return false;
int lastEle = list.get(list.size() - 1);
int idx = map.get(val);
list.set(idx, lastEle);
map.put(lastEle, idx);
list.remove(list.size() - 1);
map.remove(val);
return true;
}
public int getRandom() {
int idx = random.nextInt(list.size());
return list.get(idx);
}
}
结果：
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