随机产生1000-10000个数,分别用希尔排序、快速排序、归并排序和基数排序方法进行排序,

好的，我可以为您解答这个问题。

首先，我们需要了解这四种排序算法的实现过程和原理。

1. 希尔排序（Shell Sort）
希尔排序是一种插入排序的改进版本，它通过将待排序的数组元素按照一定间隔分组，对每组使用插入排序算法排序，然后逐步缩小间隔，直至间隔为1时完成排序。希尔排序的时间复杂度约为O(n^1.3)，比插入排序的O(n^2)要快。

2. 快速排序（Quick Sort）
快速排序是一种分治算法，它通过选取一个基准元素，将待排序的数组分成两部分，一部分小于基准元素，一部分大于基准元素，然后递归地对两部分进行排序。快速排序的时间复杂度约为O(nlogn)，但是在最坏情况下（即待排序数组已经有序或者几乎有序），时间复杂度会退化为O(n^2)。

3. 归并排序（Merge Sort）
归并排序也是一种分治算法，它将待排序的数组分成两个部分，分别排序，然后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，但是它需要额外的空间来存储排序后的数组。

4. 基数排序（Radix Sort）
基数排序是一种非比较排序算法，它根据元素的位数将待排序的数组分成多个桶，对每个桶中的元素进行排序，然后将所有桶中的元素按照顺序依次连接起来。基数排序的时间复杂度为O(d(n+k))，其中d为数字位数，k为进制数。

接下来，我们可以使用Python语言实现这四种排序算法，并对随机产生的1000-10000个数进行排序。

import random
import time

# 希尔排序
def shell_sort(arr):
    n = len(arr)
    gap = n // 2
    while gap > 0:
        for i in range(gap, n):
            temp = arr[i]
            j = i
            while j >= gap and arr[j - gap] > temp:
                arr[j] = arr[j - gap]
                j -= gap
            arr[j] = temp
        gap //= 2

# 快速排序
def quick_sort(arr, left, right):
    if left >= right:
        return
    pivot = arr[left]
    i, j = left, right
    while i < j:
        while i < j and arr[j] >= pivot:
            j -= 1
        while i < j and arr[i] <= pivot:
            i += 1
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    arr[left], arr[i] = arr[i], arr[left]
    quick_sort(arr, left, i - 1)
    quick_sort(arr, i + 1, right)

# 归并排序
def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    res = []
    i, j = 0, 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] <= right[j]:
            res.append(left[i])
            i += 1
        else:
            res.append(right[j])
            j += 1
    res += left[i:]
    res += right[j:]
    return res

# 基数排序
def radix_sort(arr):
    radix = 10
    max_digit = len(str(max(arr)))
    for i in range(max_digit):
        buckets = [[] for _ in range(radix)]
        for num in arr:
            buckets[num // (radix ** i) % radix].append(num)
        arr.clear()
        for bucket in buckets:
            arr += bucket

# 生成随机数
n = random.randint(1000, 10000)
arr = [random.randint(-10000, 10000) for _ in range(n)]

# 希尔排序
start = time.time()
shell_sort(arr)
end = time.time()
print("希尔排序用时：", end - start)

# 快速排序
start = time.time()
quick_sort(arr, 0, len(arr) - 1)
end = time.time()
print("快速排序用时：", end - start)

# 归并排序
start = time.time()
arr = merge_sort(arr)
end = time.time()
print("归并排序用时：", end - start)

# 基数排序
start = time.time()
radix_sort(arr)
end = time.time()
print("基数排序用时：", end - start)

运行以上代码，可以得到每种排序算法的用时。注意，由于基数排序需要将数据转换为字符串类型，因此它的排序结果与其他排序算法的结果可能略有不同。