如何快速生成包含唯一随机整数的Stack？

你的代码核心问题在于每次用stack.Contains(h)做重复检查——Stack的Contains是线性遍历查找（时间复杂度O(n)），当需要的随机数数量count接近可选范围（upper - lower + 1）时，会频繁生成重复值，导致循环次数爆炸，速度骤降。下面给你两种针对性的优化方案：

方案一：用HashSet辅助查重（适合count远小于可选范围的场景） #

用HashSet来记录已生成的随机数，它的Contains操作是O(1)的哈希查找，比Stack的线性查找快得多。代码示例：

public static Stack<int> RandomNumbersGenerator(int lower, int upper, int count)
{
    // 先做边界检查，避免无效输入
    if (lower > upper)
        throw new ArgumentException("lower不能大于upper");
    int totalAvailable = upper - lower + 1;
    if (count < 0 || count > totalAvailable)
        throw new ArgumentException("count超出有效范围");
    
    Stack<int> stack = new Stack<int>();
    HashSet<int> usedNumbers = new HashSet<int>();
    Random rnd = new Random();
    
    while (count > 0)
    {
        int num = rnd.Next(lower, upper + 1);
        if (usedNumbers.Add(num)) // Add返回false表示已存在，true则是新数
        {
            stack.Push(num);
            count--;
        }
    }
    return stack;
}

HashSet的Add方法本身就会判断是否存在，返回布尔值，这样可以避免先Contains再Add的两次操作，进一步提升效率。

方案二：洗牌法（适合count接近可选范围的场景） #

当需要的随机数数量接近可选范围的总数时，反复生成随机数试错的效率极低，这时候直接生成所有可选数的列表，打乱顺序后取前count个，再转成Stack：

public static Stack<int> RandomNumbersGenerator(int lower, int upper, int count)
{
    // 边界检查
    if (lower > upper)
        throw new ArgumentException("lower不能大于upper");
    int totalAvailable = upper - lower + 1;
    if (count < 0 || count > totalAvailable)
        throw new ArgumentException("count超出有效范围");
    
    // 生成所有可选数的列表
    List<int> numbers = Enumerable.Range(lower, totalAvailable).ToList();
    Random rnd = new Random();
    
    // Fisher-Yates洗牌算法，原地打乱列表，时间复杂度O(m)
    for (int i = numbers.Count - 1; i > 0; i--)
    {
        int j = rnd.Next(i + 1);
        (numbers[i], numbers[j]) = (numbers[j], numbers[i]);
    }
    
    // 取前count个元素转成Stack
    return new Stack<int>(numbers.Take(count));
}

Fisher-Yates洗牌是高效的原地打乱算法，比用OrderBy(_ => rnd.Next())的方式更优（后者会额外创建大量中间对象，效率更低）。

选择建议 #

• 如果count远小于可选范围（比如count ≤ 总数量的1/10），用方案一，内存占用更小；
• 如果count接近总数量（比如count ≥ 总数量的1/2），用方案二，避免大量无效的随机数生成；
• 可以在方法里加判断逻辑，自动切换两种方案，让方法适配所有场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MoonMan