按一下要求写出C++代码:以伪随机数测试1分钟，3分钟内插入排序和堆排序算法分别可以实现对多少数据的排序

在C++中，你可以使用`<ctime>`库生成伪随机数，并结合计时函数`std::chrono`来测量时间。为了测试在一定时间内插入排序和堆排序能处理的数据量，我们需要先确定算法的时间复杂度以及所需的最小运行时间单位（例如秒）。假设我们想要每种排序算法完成一次基本操作的时间作为最小单位。

以下是简化的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <chrono>
#include <algorithm>

// 插入排序实现
void insertion_sort(std::vector<int>& arr) {
    for (size_t i = 1; i < arr.size(); ++i) {
        int key = arr[i];
        size_t j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

// 堆排序实现
void heap_sort(std::vector<int>& arr) {
    // ... (这里省略了堆排序的具体实现)
}

int main() {
    const double min_time_per_operation = 0.5; // 单位：秒，假设每个操作需要0.5秒
    std::default_random_engine generator(std::chrono::high_resolution_clock::now().time_since_epoch().count());
    std::uniform_int_distribution<int> data_distribution(1, 1000); // 生成1到1000之间的随机数

    // 测试插入排序
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    int max_data_insertion = 0;
    while (true) {
        std::vector<int> arr(data_distribution(generator), data_distribution(generator));
        insertion_sort(arr);
        if (std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(std::chrono::high_resolution_clock::now() - start).count() > 60) { // 1分钟
            break;
        }
        max_data_insertion = static_cast<int>(arr.size());
    }

    // 测试堆排序同理
    start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    int max_data_heap = 0;
    while (true) {
        std::vector<int> arr(data_distribution(generator), data_distribution(generator));
        heap_sort(arr);
        if (std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(std::chrono::high_resolution_clock::now() - start).count() > 180) { // 3分钟
            break;
        }
        max_data_heap = static_cast<int>(arr.size());
    }

    std::cout << "插入排序在1分钟内最多排序了 " << max_data_insertion << " 个元素.\n";
    std::cout << "堆排序在3分钟内最多排序了 " << max_data_heap << " 个元素.\n";

    return 0;
}

这段代码首先设置了一个固定的时间标准，然后通过不断生成数组并执行排序直到达到指定的时间限制来计算最大的数据量。注意这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要更精确地控制时间间隔和算法性能。