在这个问题中，我有一组从 1 到 n 索引的元素。每个元素实际上对应于一个图形节点，我正在尝试计算节点之间的随机一对一匹配。为了简单起见，我忽略了实际问题的进一步细节。我需要编写一个快速算法来随机消耗这些元素(节点(并多次执行此操作以计算不同的匹配。这里的目的是为另一种算法创建随机输入，并且此算法结束时的每个计算匹配将成为该算法的另一个输入。
我能想到的最基本的算法是以数组的形式创建元素的副本，生成随机整数，并将它们用作数组索引来应用交换操作。这样，每个随机副本都可以在 O(n( 中创建，但实际上，它使用大量的复制和交换操作。性能非常重要，我正在寻找实现这一目标的更快方法(算法和数据结构(。它只需要满足两个条件：
- 它应该能够消耗随机元素。
- 它应该能够使用给定索引上的元素。
我试图写得尽可能清楚。如果您有任何问题，请随时提问，我很乐意澄清。提前谢谢。
注：匹配是一种操作，如果图形上的顶点之间存在边，则可以将它们配对。
Shuffle 索引数组(例如，使用 Fisher-Yates shuffling(
ia = [3,1,4,2]
遍历索引数组并使用当前索引"消耗"设置元素
for x in ia:
consume(Set[indexed by x])
因此，对于此示例，您将获得订单Set[3], Set[1], Set[4], Set[2]
没有元素交换，只更改整数数组