一百个随机数，查找想要的数平均查找次数

假设你想查找的数在这一百个随机数中的概率是相等的，且你采用的查找算法是顺序查找（即逐个遍历直到找到目标数或遍历完所有数）。

由于每个数被查找的概率相等，所以平均查找次数等于每个数被查找时所需的比较次数的平均值。

在顺序查找中，最坏情况下需要遍历所有的数才能确定目标数不存在，因此平均查找次数为：

(1/100) * 1 + (1/100) * 2 + ... + (1/100) * 100

= (1/100) * (1 + 2 + ... + 100)

= (1/100) * (5050)

= 50.5

因此，对于这个问题，平均查找次数是50.5次。

相关问题

C语言一百个随机数中找出最大值并且转化为盒图

在C语言中，生成一组随机数并找到其中的最大值可以使用标准库函数如`rand()`和`srand()`, 然后遍历数组查找最大值。至于将这组数据转化为盒图（Box Plot），这是一种统计图形，用于展示一组数据分布的情况，包括最小值、第一四分位数(Q1)、中位数(Q2)、第三四分位数(Q3)以及最大值。由于C语言本身不直接支持盒图绘制，你需要借助外部库或编写一些自定义函数来完成。

以下是简单的步骤：

1. **生成随机数**:
使用`srand(time(NULL))`设置随机数种子，然后使用`rand() % max_value + min_value`生成指定范围内的随机数。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define SIZE 100
#define MIN 1
#define MAX 100

int main() {
    int arr[SIZE];
    int i, max_val = MIN;
    
    srand(time(0));
    
    // 生成随机数并存入数组
    for (i = 0; i < SIZE; ++i) {
        arr[i] = rand() % (MAX - MIN + 1) + MIN;
        if (arr[i] > max_val)
            max_val = arr[i];
    }
    
    printf("Max value: %d\n", max_val);
    // ... 接下来绘制盒图部分需要额外处理
    return 0;
}

2. **计算盒图数值**:
找出数组的Q1, Q2, Q3通常需要用到排序操作，这里假设你已经有了快速排序或其他高效算法。之后，Q1是数组前50%数据的下界，Q3是数组后50%数据的上界。

3. **绘制盒图**:
这一步需要一个能画图的环境，例如使用 Gnuplot 或其他绘图库。你可以创建一个文件记录数据，然后通过命令行工具调用这些库来绘制。如果你在纯文本环境中，只能简单地打印数据点，无法直接绘制盒图。

4. **显示结果**:
你可以考虑将数据存储在一个易于解析的结构体里，比如`struct BoxPlot { int min, q1, median, q3, max; } box;`，然后打印这个结构体的内容。

生成一百个随机数，找出最大子段并求出最大子段和

以下是 Python 代码实现：

import random

# 生成一百个随机数
nums = [random.randint(-100, 100) for _ in range(100)]

# 查找最大子段
max_sum = float('-inf')
curr_sum = 0
start_index = end_index = 0

for i in range(len(nums)):
    if curr_sum < 0:
        curr_sum = nums[i]
        start_index = i
    else:
        curr_sum += nums[i]
    
    if curr_sum > max_sum:
        max_sum = curr_sum
        end_index = i

# 输出最大子段和以及最大子段
print("最大子段和为：", max_sum)
print("最大子段为：", nums[start_index:end_index+1])

解释：

首先，我们使用 Python 的 random 模块生成一百个随机数。然后，我们使用动态规划的思想查找最大子段。

在遍历数组时，我们首先将当前子段的和设置为 nums[i]，并将当前索引设置为起始索引 start_index。如果当前子段和小于 0，则说明从当前位置开始不是最优解，需要从下一个位置重新开始计算子段和。否则，我们更新当前子段和，并将结束索引 end_index 设置为当前位置 i。

最后，我们输出最大子段和以及最大子段本身。