从集合中选择随机子集的最佳方法？

从集合中选择随机子集的最佳方法是使用概率算法。具体来说，可以使用Fisher-Yates洗牌算法来实现。该算法的基本思想是将集合中的元素随机打乱，然后取出前n个元素作为随机子集。

以下是使用Python实现Fisher-Yates洗牌算法的示例代码：

import random

def fisher_yates_shuffle(arr):
    for i in range(len(arr) - 1, 0, -1):
        j = random.randint(0, i)
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

def random_subset(arr, n):
    fisher_yates_shuffle(arr)
    return arr[:n]

在这个示例代码中，fisher_yates_shuffle函数实现了Fisher-Yates洗牌算法，random_subset函数则使用该算法从集合中选择随机子集。

需要注意的是，随机性是计算机算法中不可避免的问题。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的随机数生成器，以确保随机性的均匀性和可靠性。