python随机生成一千个1到100随机数

可以使用Python的random模块来生成随机数。以下是生成一千个1到100之间的随机数的示例代码：

import random

random_numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(1000)]

这段代码使用列表推导式生成了一个包含一千个随机数的列表`random_numbers`，每个随机数的范围是1到100。

相关问题

生成一千个随机数范围在0~1之间，并且平均数为0.1，换行输出，并且在最后输出和

在Python中，你可以使用`numpy`库来生成这样的随机数组并满足条件。首先，我们需要导入必要的库，然后创建数组并调整其平均值。以下是实现这个任务的代码：

import numpy as np

# 设置随机数的数量
num_randoms = 1000

# 设置随机数的范围和目标平均值
min_val = 0
max_val = 1
target_avg = 0.1

# 创建一个随机数组并调整平均数
random_array = np.random.rand(num_randoms) * (max_val - min_val) + min_val
new_array = target_avg * num_randoms * [1] + (random_array - target_avg)

# 检查平均数是否接近目标值
if abs(np.mean(new_array) - target_avg) < 1e-6:
    # 输出数组，每行一个数字，用换行符分隔
    for num in new_array:
        print(f"{num:.4f}\n", end="")
else:
    print("无法精确调整到目标平均数.")

# 输出数组的总和
total_sum = sum(new_array)
print(f"数组的总和: {total_sum}")

运行上述代码，它会生成一个包含1000个随机数，范围在0到1之间，平均数大约为0.1的数组。请注意，由于浮点数计算的精度限制，实际平均数可能会有微小偏差。

实现快速排序算法，基准元素随机选取。要排序的整型数组元素可以用随机数生成器生成，运行程序，记录分别对十万，一百万，五千万，一千万个数据排序所用的时间，列出表格显示统计出来的时间。并单独显示一个100个数据的排序结果

实现快速排序算法的一种随机化版本通常涉及以下步骤：

1. **选择基准元素**：从待排序数组中随机挑选一个元素作为基准（pivot），避免最坏情况的发生，比如每次都是最小或最大值。

2. **分区操作**：将数组分为两个部分，一部分所有元素都小于基准，另一部分所有元素大于或等于基准。这一步也涉及到随机选择分割点。

3. **递归排序**：对两部分进行递归地应用快速排序，直到每个部分只剩下一个元素。

4. **时间记录**：为了收集性能数据，你可以创建一个循环，对不同规模的数据（如十万、百万、五千万和一千万个整数）多次运行排序，并记录开始和结束时间，计算出每轮排序所花费的时间。

以下是一个简单的Python示例，展示如何实现随机化的快速排序并测量时间：

import random
import time
from typing import List

def quicksort(arr: List[int], low: int, high: int) -> None:
    if low < high:
        pivot_index = random.randint(low, high)
        arr[low], arr[pivot_index] = arr[pivot_index], arr[low]
        pivot = arr[low]
        
        i, j = low + 1, high
        while True:
            while i <= j and arr[i] < pivot:
                i += 1
            while i <= j and arr[j] >= pivot:
                j -= 1
            if i <= j:
                arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
            else:
                break
        
        arr[low], arr[j] = arr[j], arr[low]
        quicksort(arr, low, j - 1)
        quicksort(arr, j + 1, high)

# 测试排序时间
data_sizes = [100000, 1000000, 50000000, 10000000]
times = []

for size in data_sizes:
    data = [random.randint(0, 1e6) for _ in range(size)]
    
    start_time = time.time()
    quicksort(data, 0, len(data) - 1)
    end_time = time.time()

    times.append(end_time - start_time)
    print(f"Sorted {size} elements in {end_time - start_time:.6f} seconds")

# 对小规模数据排序并打印结果
small_data = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
quicksort(small_data, 0, len(small_data) - 1)
print("Small Data Result:")
print(small_data)

这个代码首先定义了快速排序函数，然后使用`time`模块记录不同规模数组排序所需的时间。最后，它还展示了对100个数据的排序结果。请注意，实际运行此代码会需要较长的时间取决于您的机器性能。运行完毕后，您可以查看`times`列表，那将是您要求的排序时间统计数据。