Да. И чтобы не реализовывать это неоптимальный по времени и памяти алгоритм, был придуман описанный постом выше )

Предположим, что мы имеем дело не с трансдьюсерами, а с вектором. Тогда нужно сначала случайно выбрать один из n элементов. Затем убрать его и выбрать случайно из (n-1) элементов и тд. Адекватно это лучше всего сделать через transient, свапать выбранный на k-ом шаге с k-м с конца (и соответственно генерировать случайный индекс от 1 до (n-k))

Можно не убирать, а складывать выбранные индексы в сет и проверять, если такой индекс уже выбран, то сгенерировать новый. Вероятно, это будет быстрее, чем манипуляции с коллекцией.

Свапнуть? Имеется ввиду, что выбранный элемент мы перемещаем в позицию n-m, а random делаем для оставшейся части вектора?

ЗЫ для ценителей расскажу словами еще один алгоритм. Отрезок [1;n] разбиваем пополам, и решаем задачу рекурсивно, разделяя K на две НЕРАВНЫЕ (очевидно, т.к. при равных будет эмуляция равномерной сетки, заполняющей интервал [1;n] с равномерным шагом) части по БИНОМИАЛЬНОМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЮ (отлично аппроксимируется обычным Гауссом), далее каждую половину интервала так же разбиваем пополам с разделением части K этой половины интервала аналогично и т.д. Когда дошли до K=N берем все точки интервала, когда K=0 прекращаем безобразие и ничего не берем из этого интервала. Нафига такие сложности - алгоритм выше имеет временнУю сложность O(n), а описанный O(k). Если k сравнимо с n, то проще не морочиться и взять однострочник выше. Если n велико, а k относительно мало - то описанный алгоритм.

Да

Похоже, что быстрее. Своп по скорости такой же как и rand. Значит, один Своп быстрее пары rand'ов. 😁 Но лучше написать алгоритмы и проверить.

Предположим, что мы имеем дело не с трансдьюсерами, а с вектором. Тогда нужно сначала случайно выбрать один из n элементов. Затем убрать его и выбрать случайно из (n-1) элементов и тд. Адекватно это лучше всего сделать через transient, свапать выбранный на k-ом шаге с k-м с конца (и соответственно генерировать случайный индекс от 1 до (n-k))

Или просто сделать shuffle?

А что такое n и k здесь?

А есть ссылочка?

Вроде в императивном виде то, что я описал, очень даже эффективный алгоритм.

Я не совсем понял описание алгоритма со слов. Например "Когда дошли до K=N...", не очень понятно, как мы доходим :)

Давай на примере. Есть 10 элементов  -  [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], надо выбрать 8 случайных. Делим массив пополам, по биномиальному рандому получаем что из первой половины надо выбрать 5 элементов, а из второй 3. Значит из первой берем все: [1,2,3,4,5], а со второй продолжаем рекурсивный процесс - делим пополам и т.д.

Не понял при чем здесь трансдьюсеры, но вот как - с вероятностью n/k берем первый элемент, ииии..... все ))) пришли к той же задаче на остатке элементов, рекурсия )