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为了高效地从[0, n)中返回一个不在黑名单B中的整数，我们可以使用一种预处理和概率选择的优化方法。以下是详细的步骤和实现思路：

优化后的代码实现：

import java.util.*;public class Solution {    private static Map
   
     mapping;    private static Iterator
    
      iterator;    private static int whiteListSize;    public Solution(int n, int[] blacklist) {        // 创建白名单        whiteListSize = n - blacklist.length;        List
     
       whiteList = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < whiteListSize; i++) {            whiteList.add(i);        }        // 创建映射，将黑名单中的每个i映射到whiteList中的某个数        for (int i : blacklist) {            if (i < n) { // 确保i在查询范围内                mapping.put(i, whiteList.get(whiteListSize - i - 1));            }        }        // 创建迭代器        iterator = mapping.keySet().iterator();    }    public int pick() {        // 返回一个随机数作为索引        int randomIndex = (int) Math.random() * iterator.hasNext() ? whiteListSize - 1 : 0;        while (iterator.hasNext()) {            int index = randomIndex;            randomIndex = (int) Math.random() * whiteListSize;            if (!iterator.next().equals(randomIndex)) {                // 找到一个可用的数                return randomIndex;            }        }        // 如果所有键都已使用，随机返回一个数        return randomIndex;    }}
     
    
   

代码解释：

• 预处理阶段：构建白名单和映射，确保每个黑名单元素对应到一个可用的数。
• pick()方法：
  • 生成一个随机索引randomIndex。
  • 使用迭代器遍历映射中的键，查找一个可用的数。
  • 如果找到，返回该数；否则，继续生成新的随机索引，直到找到为止。

这种优化方法通过预处理减少了随机数的调用次数，每次调用时采用一种缓存和概率选择的策略，确保高效地返回一个可用整数。