• 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 <= 10^4
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。

程序代码

/**
 * @param {number} m
 * @param {number} n
 */
var Solution = function(m, n) {
    this.martix=new Set()
    this.m=m
    this.n=n
    this.total=m*n
};

/**
 * @return {number[]}
 */
Solution.prototype.flip = function() {
    let random=Math.floor(Math.random()*this.total)
    while(this.martix.has(random)){
        random=Math.floor(Math.random()*this.total)
    }
    this.martix.add(random)
    return [Math.floor(random/this.n),random%this.n] //一维数组下标转换成二维数组下标
};

/**
 * @return {void}
 */
Solution.prototype.reset = function() {
    this.martix=new Set()
};