生成一个不重复且无顺序的数字列表是一个常见的需求。然而，仅仅使用一个随机数生成器是无法满足这个需求的，因为它无法记住已经生成过的数字，这会导致占用大量的内存。

为了解决这个问题，一个可行的方法是先生成完整的数字列表，然后对列表进行洗牌操作。在Python中，可以使用`random.shuffle()`函数来实现洗牌操作。下面是一段示例代码：

import random
r = range(1, 16)
random.shuffle(r)

这段代码首先使用`range()`函数生成一个包含1到15的数字列表。然后，使用`random.shuffle()`函数对列表进行洗牌操作，从而得到一个不重复且无顺序的数字列表。

需要注意的是，这种方法占用的内存较大，因为需要先生成完整的数字列表。如果对内存占用有限制，可能需要考虑其他解决方案。

，生成一个不重复且无顺序的数字列表可以通过先生成完整列表，然后对列表进行洗牌操作来实现。在Python中，可以使用`random.shuffle()`函数来实现洗牌操作。然而，需要注意这种方法可能占用较大的内存。

生成不重复、不连续的数字的问题可能出现的原因是希望产生一组1-15的数字，并且希望它们的顺序每次都不同。为了解决这个问题，可以使用Fisher-Yates洗牌算法对数字进行随机排序。另外，如果希望生成更多的随机数字，可以使用HashSet数据结构来确保数字不重复，然后再进行洗牌。以下是解决方法的代码示例（使用C#语言）：

// 使用Fisher-Yates洗牌算法进行随机排序
public static void Shuffle(IList collection, Random rng)
{
    for (int i = collection.Count - 1; i > 0; i--)
    {
        int randomIndex = rng.Next(i + 1);
        T tmp = collection[i];
        collection[i] = collection[randomIndex];
        collection[randomIndex] = tmp;
    }
}
// 使用HashSet确保生成不重复的随机数字
HashSet numbers = new HashSet();
while (numbers.Count < 15)
{
    numbers.Add(rng.Next());
}
List list = numbers.ToList();
// 再进行洗牌操作

以上代码中的洗牌操作是为了确保集合实现可能导致的任何排序不会影响最终结果。

需要注意的是，生成的顺序是不可预测的，但不是每次都不同的。因为可能的序列是有限的，因此理论上只能生成有限次不同的顺序。如果需要确保生成的顺序是唯一的，可能需要记录所有之前的运行结果，生成新的顺序并检查是否与现有顺序相同。如果不关心可预测性，则可以更轻松地实现这一点。

另外，还需要注意代码中的一个错误。在Fisher-Yates洗牌算法中，应该使用`rng.Next(i+1)`而不是`rng.Next(i)`来生成一个范围在0到i之间的随机数，以确保每个元素都有可能保持原始位置。同时，还应该检查随机数生成器本身是否有偏差，特别是在对较大的随机值取余数时容易出现这种情况。