要求
给你一个 m x n 的二元矩阵 matrix ，且所有值被初始化为 0 。请你设计一个算法，随机选取一个满足 matrix[i][j] == 0 的下标 (i, j) ，并将它的值变为 1 。所有满足 matrix[i][j] == 0 的下标 (i, j) 被选取的概率应当均等。
尽量最少调用内置的随机函数，并且优化时间和空间复杂度。
实现 Solution 类：
- Solution(int m, int n) 使用二元矩阵的大小 m 和 n 初始化该对象
- int[] flip() 返回一个满足 matrix[i][j] == 0 的随机下标 [i, j] ，并将其对应格子中的值变为 1
- void reset() 将矩阵中所有的值重置为 0
示例：
输入
["Solution", "flip", "flip", "flip", "reset", "flip"]
[[3, 1], [], [], [], [], []]
输出
[null, [1, 0], [2, 0], [0, 0], null, [2, 0]]
解释
Solution solution = new Solution(3, 1);
solution.flip(); // 返回 [1, 0]，此时返回 [0,0]、[1,0] 和 [2,0] 的概率应当相同
solution.flip(); // 返回 [2, 0]，因为 [1,0] 已经返回过了，此时返回 [2,0] 和 [0,0] 的概率应当相同
solution.flip(); // 返回 [0, 0]，根据前面已经返回过的下标，此时只能返回 [0,0]
solution.reset(); // 所有值都重置为 0 ，并可以再次选择下标返回
solution.flip(); // 返回 [2, 0]，此时返回 [0,0]、[1,0] 和 [2,0] 的概率应当相同
提示：
- 1 <= m, n <= 104
- 每次调用flip 时，矩阵中至少存在一个值为 0 的格子。
- 最多调用 1000 次 flip 和 reset 方法。
核心代码
class Solution:
def __init__(self, m: int, n: int):
from random import randint
self.r = m
self.c = n
self.set_ = set()
def flip(self) -> List[int]:
randnum = randint(0,self.r * self.c - 1)
while randnum in self.set_:
randnum = randint(0,self.r * self.c - 1)
self.set_.add(randnum)
return [randnum // self.c,randnum % self.c]
def reset(self) -> None:
self.set_ = set()
# Your Solution object will be instantiated and called as such:
# obj = Solution(m, n)
# param_1 = obj.flip()
# obj.reset()
解题思路：这道题的要求是将初始化为零的二维矩阵通过flip操作实现随机地将一个位置的值翻转为1，其中flip可能会被调用多次，我们可以将二维矩阵看成一维，每一个位置都有一个对应的下标，使用random包中的randint函数，随机生成一个位置，并用一个集合存储当前被翻转的位置有哪些，为了避免重复翻转，我们通过判断刚刚生成的下标是否在集合中实现。
