随机数扫描时间python

Python的random模块生成的伪随机数是通过一个算法和一个种子来确定的。这种算法通常是线性同余或平方取中。种子可以是一个固定的值，也可以是一个随机的值（通常使用系统时钟来生成）。由于使用确定性的算法和种子，所以Python的随机数是可重复的。也就是说，如果你使用相同的种子，在同样的环境下，你将获得相同的随机数序列。因此，不同的种子会生成不同的随机数序列。

至于随机数生成的速度，Python的random模块在生成随机数时非常快速。它使用的算法和实现方式经过了优化，可以在较短的时间内生成大量的随机数。具体的扫描时间取决于你要生成的随机数的数量和你的计算机的性能。

相关问题

【必做题：从个随机数中寻找最大值] 要求：N=10、100、500、800、1000，分别输出比较次数。如果可以请给出图来说明，x轴为问题规模N，y轴为比较次数《运行时间)。请描述你的发现。python

在Python中，寻找列表中最大值的一种常见方法是比较每个元素并记录下当前最大值。当问题是关于找出一组大小为N的随机整数中的最大值时，我们可以使用线性扫描算法，即遍历整个列表一次。对于每种N值（10, 100, 500, 800, 1000），比较次数就是N。

例如：

def find_max(numbers):
    max_value = numbers[0]  # 假设第一个元素为最大
    comparisons = 0  # 初始化比较次数

    for num in numbers:
        comparisons += 1  # 每次迭代都增加一次比较
        if num > max_value:
            max_value = num

    return max_value, comparisons

# 对于各种N值生成随机列表并计算
results = []
for N in [10, 100, 500, 800, 1000]:
    random_numbers = list(range(1, N+1))  # 生成包含1到N的随机整数列表
    max_value, comparisons = find_max(random_numbers)
    results.append((N, comparisons))

# 可能的可视化：
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([result[0] for result in results], [result[1] for result in results])
plt.xlabel('问题规模 (N)')
plt.ylabel('比较次数')
plt.title('查找最大值的比较次数与问题规模的关系')
plt.show()

你会发现随着问题规模N的增长，比较次数呈线性增长，因为无论列表大小如何，都需要检查所有元素才能确定最大值。因此，图表会显示一条上升的直线，斜率接近1（理想情况下，因为我们是在对每一个元素进行唯一的一次比较）。这意味着当N增大时，算法的时间复杂度是O(N)，即线性的。

2、编写程序，模拟磁头扫描磁盘的轨迹：设定磁头的当前位置为n（0<=n<=500）磁道,盘面共有500个磁道，磁头正向磁道号增加方向移动。现有一个磁盘读写请求队列为10个0-500间的随机数：a1,a2,a3...a10。若采用先来先服务、最短寻道时间优先和扫描算法，试计算出各种算法的平均寻道长度各为多少？

这是一个磁盘调度算法的问题，可以采用 Python 编写程序进行模拟。

首先，我们可以先生成一个随机的读写请求队列，代码如下：

import random

# 随机生成读写请求队列
request_queue = [random.randint(0, 500) for i in range(10)]
print("读写请求队列：", request_queue)

接下来，我们可以分别实现三种算法。

1. 先来先服务（FCFS）算法

先来先服务算法非常简单，直接按照读写请求队列的顺序进行处理即可。代码如下：

# 先来先服务（FCFS）算法
def FCFS(request_queue, start_pos):
    total_distance = 0
    current_pos = start_pos
    for request in request_queue:
        total_distance += abs(request - current_pos)
        current_pos = request
    return total_distance / len(request_queue)

# 测试先来先服务算法
start_pos = random.randint(0, 500)
print("先来先服务算法的平均寻道长度：", FCFS(request_queue, start_pos))

2. 最短寻道时间优先（SSTF）算法

最短寻道时间优先算法会优先处理距离当前磁头位置最近的读写请求。代码如下：

# 最短寻道时间优先（SSTF）算法
def SSTF(request_queue, start_pos):
    total_distance = 0
    current_pos = start_pos
    while request_queue:
        # 找到距离当前磁头位置最近的读写请求
        min_distance = 1000
        min_index = 0
        for i in range(len(request_queue)):
            distance = abs(request_queue[i] - current_pos)
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
                min_index = i
        # 处理该读写请求，更新磁头位置和总寻道长度
        total_distance += min_distance
        current_pos = request_queue[min_index]
        request_queue.pop(min_index)
    return total_distance / len(request_queue)

# 测试最短寻道时间优先算法
start_pos = random.randint(0, 500)
print("最短寻道时间优先算法的平均寻道长度：", SSTF(request_queue, start_pos))

3. 扫描（SCAN）算法

扫描算法会按照磁头移动的方向进行处理，先处理同一侧的读写请求，再返回另一侧的读写请求。代码如下：

# 扫描（SCAN）算法
def SCAN(request_queue, start_pos):
    total_distance = 0
    current_pos = start_pos
    direction = 1  # 磁头移动的方向，1表示向外，-1表示向内
    while request_queue:
        # 找到同侧的读写请求
        same_direction_queue = []
        opposite_direction_queue = []
        for request in request_queue:
            if (request - current_pos) * direction > 0:
                same_direction_queue.append(request)
            else:
                opposite_direction_queue.append(request)
        # 如果同侧没有读写请求，改变方向
        if not same_direction_queue:
            direction = -direction
            same_direction_queue, opposite_direction_queue = opposite_direction_queue, same_direction_queue
        # 找到同侧中距离最近的读写请求
        min_distance = 1000
        min_index = 0
        for i in range(len(same_direction_queue)):
            distance = abs(same_direction_queue[i] - current_pos)
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
                min_index = i
        # 处理该读写请求，更新磁头位置和总寻道长度
        total_distance += min_distance
        current_pos = same_direction_queue[min_index]
        request_queue.remove(current_pos)
    return total_distance / len(request_queue)

# 测试扫描算法
start_pos = random.randint(0, 500)
print("扫描算法的平均寻道长度：", SCAN(request_queue, start_pos))

注意，以上三种算法都是基于当前磁头位置进行处理的，所以需要随机生成一个磁头的当前位置。另外，以上代码仅供参考，可能还有一些细节需要根据具体情况进行调整。