python实现有一个列表有30个数据，随机100次，每次随机从里面取一个数据，如何随机取得值和最近几次都不一样

可以使用`random.sample()`方法来实现从列表中随机取出不重复的元素。每次取出一个元素后，可以将该元素从列表中删除，这样下一次随机取值时就不会重复。同时，可以记录下最近几次取出的值，每次随机前判断当前元素是否在最近几次内出现过，若出现就重新随机取值，直到取到一个最近几次都没有出现过的元素。

以下是示例代码：

import random

lst = list(range(30))  # 初始化列表
recent = []  # 记录最近几次取出的值

for i in range(100):
    if len(recent) >= 5:  # 最近几次记录达到5个，删除最早的一个
        recent.pop(0)
    while True:
        val = random.sample(lst, 1)[0]  # 随机取出一个不重复的元素
        if val not in recent:  # 判断当前元素是否在最近几次内出现过
            recent.append(val)
            lst.remove(val)  # 从列表中删除该元素
            print(val)
            break

注意：该代码中假设列表中的元素是不重复的，若列表中存在重复元素，则需要使用其他方法来判断是否重复。

相关问题

python实现有一个列表有30个数据，随机100次，每次随机从里面取一个数据，然后存到另一个列表，但是要确保每次随机取得值和最近5次的值都不一样

好的，我来给你提供一种实现方式。

首先，我们可以先定义一个包含 30 个数据的列表 `all_data`，一个空列表 `selected_data` 用于存储选中的数据，以及一个变量 `recent_data` 用于记录最近 5 次选中的数据。

接下来，我们可以使用 `random.choice()` 函数从 `all_data` 中随机选取一个数据，并判断其是否与最近 5 次选中的数据都不相同。如果是，则将其加入到 `selected_data` 中，并更新 `recent_data`。

具体实现代码如下：

import random

all_data = [i for i in range(1, 31)]
selected_data = []
recent_data = []

for i in range(100):
    # 从 all_data 中随机选择一个数据
    data = random.choice(all_data)
    
    # 判断选中的数据是否与最近 5 次选中的数据都不相同
    if len(recent_data) < 5 or data not in recent_data:
        selected_data.append(data)
        recent_data.append(data)
        
        # 最近 5 次选中的数据只保留最后 5 个
        if len(recent_data) > 5:
            recent_data.pop(0)
    else:
        # 如果选中的数据与最近 5 次选中的数据有重复，则重新选择
        while data in recent_data:
            data = random.choice(all_data)
        
        selected_data.append(data)
        recent_data.append(data)
        if len(recent_data) > 5:
            recent_data.pop(0)
        
print(selected_data)

这个程序会输出一个包含 100 个数据的列表 `selected_data`，其中每个数据都满足与最近 5 次选中的数据都不相同的要求。

python实现有一个列表A有30个数据，随机100次，每次随机从里面取一个数据，然后存到另一个列表B，但是要确保每次随机取得值和最近5次的值都不一样，而且列表A里面的每个数据在列表B里面至少出现3次

好的，这里给出一种实现方式。

首先，我们可以先定义一个包含 30 个数据的列表 `A`，一个空列表 `B` 用于存储选中的数据，以及一个字典 `count_dict` 用于记录每个数据在列表 `B` 中出现的次数。

接下来，我们可以使用 `random.choice()` 函数从 `A` 中随机选取一个数据，并判断其是否与最近 5 次选中的数据都不相同，并且在 `count_dict` 中对其出现的次数加 1。如果是，则将其加入到 `B` 中，并更新最近 5 次选中的数据。

在每次选中数据后，我们需要检查 `count_dict` 中记录的每个数据出现的次数是否都大于等于 3。如果有任何一个数据的出现次数小于 3，则需要重新选取数据，直到所有数据都满足出现次数大于等于 3。

具体实现代码如下：

import random

A = [i for i in range(1, 31)]
B = []
count_dict = {i: 0 for i in A}
recent_data = []

while len(B) < 100:
    # 从 A 中随机选择一个数据
    data = random.choice(A)
    
    # 判断选中的数据是否与最近 5 次选中的数据都不相同
    if len(recent_data) < 5 or data not in recent_data:
        B.append(data)
        recent_data.append(data)
        
        # 最近 5 次选中的数据只保留最后 5 个
        if len(recent_data) > 5:
            recent_data.pop(0)
        
        # 在 count_dict 中记录选中的数据出现的次数
        count_dict[data] += 1
        
        # 检查每个数据是否都出现了至少 3 次
        all_appear_more_than_3 = all(count_dict[data] >= 3 for data in A)
        if not all_appear_more_than_3:
            # 如果有数据出现次数小于 3，则需要重新选取数据
            B.pop()
            count_dict[data] -= 1
            recent_data.pop()
    else:
        # 如果选中的数据与最近 5 次选中的数据有重复，则重新选择
        while data in recent_data:
            data = random.choice(A)
        
        B.append(data)
        recent_data.append(data)
        if len(recent_data) > 5:
            recent_data.pop(0)
        
        count_dict[data] += 1
        all_appear_more_than_3 = all(count_dict[data] >= 3 for data in A)
        if not all_appear_more_than_3:
            B.pop()
            count_dict[data] -= 1
            recent_data.pop()

print(B)

这个程序会输出一个包含 100 个数据的列表 `B`，其中每个数据都满足与最近 5 次选中的数据都不相同的要求，并且列表 `A` 中的每个数据在列表 `B` 中都至少出现了 3 次。