对上学期课程设计的学生数据（随机选取100个数据），并对数据排序（至少两种排序算法），实现哈希查找和其它查找（至少两种），能输出查找的结果（成功：输出对应学生的信息；不成功：输出查找失败信息）。

对于上学期课程设计的学生数据集，首先你需要准备一个包含100个学生的结构体或对象，每个对象存储学生的基本信息如姓名、学号等。对这些数据进行排序，可以采用以下两种常见的排序算法：

1. 冒泡排序：这是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。这个过程会持续到没有任何一对数字需要再交换。

2. 快速排序：快速排序是一种分治策略的典型应用，选择一个基准值，将数组分为两部分，一部分的所有元素都比基准小，另一部分所有元素都比基准大。然后递归地对这两部分进行快速排序。

为了实现查找功能，你可以选择以下两种方式：

1. 哈希表查找：使用哈希函数将学生信息映射到一个固定的位置，通过键值对的形式存储，查找速度非常快，平均时间复杂度为O(1)。当输入学号时，可以直接计算出对应位置并返回学生信息。

2. 二分查找（适用于有序列表）：如果数据已经按照某种顺序排列，比如学号或名字字母顺序，可以使用二分查找法。该方法每次将搜索范围减半，直到找到目标或确定不存在。

以下是伪代码示例：

# 定义学生类和数据结构
class Student:
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name

# 假设 students_list 已经有100个学生对象并排好序
def bubble_sort(students_list):
    # 排序逻辑...

def quick_sort(students_list):
    # 排序逻辑...

def hash_search(hash_table, target_id):
    if target_id in hash_table:
        return hash_table[target_id]
    else:
        return "查找失败"

def binary_search(sorted_students_list, target_id):
    left, right = 0, len(sorted_students_list) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if sorted_students_list[mid].id == target_id:
            return sorted_students_list[mid]
        elif sorted_students_list[mid].id < target_id:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return "查找失败"

# 示例使用
target_id = input("请输入要查找的学生学号:")
hash_result = hash_search(your_hash_table, target_id)
sorted_result = binary_search(sorted_students_list, target_id)

if hash_result:
    print(f"找到学生：{hash_result}")
else:
    print(hash_result)