请帮我设计一段代码，这段代码的功能是对BST、AVL、B树在运行同一段随机数搜索的时间进行计算和对比大小

好的，以下是一个简单的 Python 示例代码，可用于对比 BST、AVL 和 B 树在相同数据集上搜索的时间：

import random
import timeit
from binary_search_tree import BST
from avl_tree import AVLTree
from b_tree import BTree

# 创建 BST、AVL 和 B 树对象
bst = BST()
avl = AVLTree()
b_tree = BTree(3)

# 生成随机数数据集
data_set = [random.randint(0, 1000000) for _ in range(10000)]

# 在 BST 中插入数据
for num in data_set:
    bst.insert(num)

# 在 AVL 树中插入数据
for num in data_set:
    avl.insert(num)

# 在 B 树中插入数据
for num in data_set:
    b_tree.insert(num)

# 随机选取 100 个数字进行搜索
search_nums = random.sample(data_set, 100)

# 在 BST 中搜索并计算时间
bst_time = timeit.timeit(lambda: [bst.search(num) for num in search_nums], number=100)

# 在 AVL 树中搜索并计算时间
avl_time = timeit.timeit(lambda: [avl.search(num) for num in search_nums], number=100)

# 在 B 树中搜索并计算时间
b_tree_time = timeit.timeit(lambda: [b_tree.search(num) for num in search_nums], number=100)

# 输出结果
print(f"在 BST 中搜索 100 个数字的时间为：{bst_time:.6f} 秒")
print(f"在 AVL 树中搜索 100 个数字的时间为：{avl_time:.6f} 秒")
print(f"在 B 树中搜索 100 个数字的时间为：{b_tree_time:.6f} 秒")

请注意，此示例代码假设您已经实现了 BST、AVL 和 B 树的代码，并且已经导入到了当前的 Python 文件中。如果您还没有实现它们的代码，您需要自己编写具体的代码，并在示例中进行相应的更改。

此示例代码将生成一个包含 10000 个随机数的数据集，并将它们插入到 BST、AVL 和 B 树中。然后，它会随机选择 100 个数字进行搜索，并计算每个树在搜索这些数字时所需的时间。最后，它将输出每个树的搜索时间，并让您对它们进行比较。