랜덤 플립 매트릭스

m x n 이진 그리드matrix가 있으며 초기에 모든 값이 설정0되어 있습니다. (i, j)에서 인덱스 matrix[i][j] == 0를 임의로 선택하고 1로 뒤집는 알고리즘을 설계합니다. (i, j)가 반환될 가능성이 동일한 모든 인덱스matrix[i][j] == 0.

알고리즘을 최적화하여 언어의 내장 임의 함수에 대한 호출 수를 최소화하고 시간 및 공간 복잡성을 최적화합니다.
Solution 클래스를 구현합니다.

Solution(int m, int n) 이진 행렬 m 및 n 크기로 객체를 초기화합니다.

int[] flip() [i, j] 행렬의 임의 인덱스matrix[i][j] == 0를 반환하고 이를 1로 뒤집습니다.

void reset() 행렬의 모든 값을 0로 재설정합니다.

예 1:

입력
["솔루션", "뒤집기", "뒤집기", "뒤집기", "재설정", "뒤집기"]
[[3, 1], [], [], [], [], []]
산출
[널, [1, 0], [2, 0], [0, 0], 널, [2, 0]]

설명
솔루션 솔루션 = 새로운 솔루션(3, 1);
솔루션.플립();//return [1, 0], [0,0], [1,0], [2,0]은 같은 확률로 반환되어야 합니다.
솔루션.플립();//[2,0]을 반환합니다. [1,0]이 반환되었으므로 [2,0]과 [0,0]
솔루션.플립();//return [0, 0], 이전에 반환된 인덱스를 기준으로 [0,0]만 반환 가능.
솔루션.리셋();//모든 값은 0으로 재설정되며 반환될 수 있습니다.
솔루션.플립();//return [2, 0], [0,0], [1,0], [2,0]은 같은 확률로 반환되어야 합니다.

제약:

1 <= m, n <= 104

flip에 대한 각 호출에 대해 사용 가능한 셀이 하나 이상 있습니다.

최대 1000 호출이 flip 및 reset 로 이루어집니다.

해결책:

from random import randint

class Solution:

    def __init__(self, m: int, n: int):
        self.m = m
        self.n = n
        self.ones = set()

    def flip(self) -> List[int]:
        i, j = randint(0, self.m - 1), randint(0, self.n - 1)
        while (i, j) in self.ones:
            i, j = randint(0, self.m - 1), randint(0, self.n - 1)
        self.ones.add((i, j))
        return [i, j]

    def reset(self) -> None:
        self.ones.clear()

# Your Solution object will be instantiated and called as such:
# obj = Solution(m, n)
# param_1 = obj.flip()
# obj.reset()