如何用Python生成指定数量的唯一随机图弧对？

针对你的需求，np.random.randint本身是独立随机抽样，没办法直接避免重复弧，这里提供两种实用的解决思路：

方法一：全量生成后随机抽样（适合需求弧数接近总可能弧数的场景） #

先生成所有符合要求的有向弧，再随机打乱后取前na条，从根源避免重复：

import numpy as np

nv = 3
na = 5

# 生成所有不含自环的有向弧（若允许自环，移除if i != j即可）
all_valid_arcs = np.array([(i, j) for i in range(nv) for j in range(nv) if i != j])
# 随机打乱顺序
np.random.shuffle(all_valid_arcs)
# 选取前na条唯一弧
unique_arcs = all_valid_arcs[:na]
print(unique_arcs)

方法二：集合去重+循环生成（适合需求弧数远小于总可能弧数的场景） #

用集合存储已生成的弧（集合天然去重），循环生成直到凑够na条，内存占用更低：

import numpy as np

nv = 3
na = 5
generated_arcs = set()

while len(generated_arcs) < na:
    # 生成单条弧，转成元组才能存入集合
    new_arc = tuple(np.random.randint(nv, size=2))
    # 若允许自环，移除下面的判断
    if new_arc[0] != new_arc[1]:
        generated_arcs.add(new_arc)

# 转成numpy数组格式
unique_arcs = np.array(list(generated_arcs))
print(unique_arcs)

补充说明 #

• 若你的场景允许自环（即弧的起点和终点相同，比如[2,2]），只需移除两段代码中的if i != j/if new_arc[0] != new_arc[1]判断即可。
• 两种方法的选择：当na接近总可能弧数（比如nv=100，na=9000）时，用方法一效率更高；当na远小于总弧数（比如nv=100，na=10）时，方法二更省内存。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TK99