使用random中的randint()方法生成1~100之间的随机数创建文件data.txt，文件共1万行每行存放一个1~100之间的整数

可以使用以下Python代码生成data.txt文件：

import random

# 打开文件
with open('data.txt', 'w') as f:
    # 写入1万行数据
    for i in range(10000):
        # 生成1~100之间的随机整数
        num = random.randint(1, 100)
        # 将该整数写入文件，末尾加上换行符
        f.write(str(num) + '\n')

这段代码中，我们首先使用`import random`导入Python的`random`模块，该模块提供了生成随机数的函数。然后使用`with open('data.txt', 'w') as f:`打开文件`data.txt`，并指定以写入模式打开。接下来使用一个循环生成1万个随机数，并将其写入文件，每行一个数，末尾加上换行符`\n`。最后使用`with`语句自动关闭文件。

相关问题

使用random中的randint()方法生成1~100之间的随机数。创建文件data.txt，文件共1万行每行存放一个1~100之间的整数

以下是Python代码实现：

import random

# 生成随机数，并将其写入文件
with open('data.txt', 'w') as f:
    for i in range(10000):
        num = random.randint(1, 100)
        f.write(str(num) + '\n')

首先，我们导入了random模块，然后在一个循环中使用randint()方法生成10000个1~100之间的整数，并将其写入名为data.txt的文件中，每行一个整数。最后，我们使用with语句来确保文件被正确关闭。

1）（随机）生成两个十万个整数的数据文件File.txt和SortedFile.txt。SortedFile是File的数据排序后的文件。 2）读取上述文件进行排序，观察在最好、最坏和平均情况下快速排序的运行时间，并和归并排序时间比较。 3）读取上述文件的数据，设计在平均和最坏情况下的O(n)选择算法 。

好的，您的问题是关于文件排序和算法设计的。我会尽力解答。

1. 文件排序

生成两个十万个整数的数据文件File.txt和SortedFile.txt，可以使用随机数生成器来生成随机数，并将其写入文件。然后可以使用排序算法对其进行排序。

对于快速排序和归并排序，最好的情况是输入数据已经是有序的，时间复杂度为O(nlogn)；最坏的情况是输入数据是逆序的，时间复杂度为O(n^2)；平均情况下时间复杂度为O(nlogn)。

我们可以通过代码来模拟运行时间：

import random
import time

# 生成随机数文件
with open('File.txt', 'w') as f:
    for i in range(100000):
        f.write(str(random.randint(1, 100000)) + '\n')

# 对文件进行排序
start_time = time.time()
with open('File.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()
    data = [int(x.strip()) for x in data]
    data = sorted(data)
with open('SortedFile.txt', 'w') as f:
    for item in data:
        f.write(str(item) + '\n')
end_time = time.time()

print('排序时间: ', end_time - start_time)

2. 排序算法的运行时间

我们可以使用相同的方法来测试快速排序和归并排序在最好、最坏和平均情况下的运行时间：

import random
import time

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[0]
    left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
    right = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    i, j = 0, 0
    res = []
    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

# 生成随机数文件
with open('File.txt', 'w') as f:
    for i in range(100000):
        f.write(str(random.randint(1, 100000)) + '\n')

# 对文件进行排序
with open('File.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()
    data = [int(x.strip()) for x in data]

# 测试快速排序
start_time = time.time()
quick_sort(data)
end_time = time.time()
print('快速排序时间: ', end_time - start_time)

# 测试归并排序
start_time = time.time()
merge_sort(data)
end_time = time.time()
print('归并排序时间: ', end_time - start_time)

3. O(n)选择算法的设计

在平均和最坏情况下的O(n)选择算法是快速选择算法。快速选择算法和快速排序算法类似，只不过它只需找到第k小的元素即可，不需要对整个数组进行排序。

下面是快速选择算法的代码：

import random

def quick_select(arr, k):
    if len(arr) == 1:
        return arr[0]
    pivot = random.choice(arr)
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    mid = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    if k <= len(left):
        return quick_select(left, k)
    elif k <= len(left) + len(mid):
        return mid[0]
    else:
        return quick_select(right, k - len(left) - len(mid))

# 生成随机数文件
with open('File.txt', 'w') as f:
    for i in range(100000):
        f.write(str(random.randint(1, 100000)) + '\n')

# 读取文件数据
with open('File.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()
    data = [int(x.strip()) for x in data]

# 测试快速选择算法
k = 50000
print(quick_select(data, k))

以上就是对您提出的问题的解答了，希望能对您有所帮助。