已有代码major_ids = random.sample(range(100000, 999999), 100)，要想进一步保证生成的结果没有重复数据，应该在此基础上做怎样的修改，给出代码

### 回答1：
在此基础上，可以使用一个set来记录已经生成过的major_id，每次生成新的随机数时，先判断是否在set中出现过，如果出现过，则重新生成，直到生成一个未出现过的随机数。

以下是代码示例：

import random

generated_ids = set()
major_ids = []

while len(major_ids) < 100:
    new_id = random.randint(100000, 999999)
    if new_id not in generated_ids:
        major_ids.append(new_id)
        generated_ids.add(new_id)

在这个示例中，我们使用了一个while循环，不断生成新的随机数，直到生成了100个不重复的major_id为止。每次生成新的随机数时，我们首先判断它是否出现在了已经生成过的随机数集合generated_ids中，如果出现过，则重新生成，直到生成一个未出现过的随机数。最终，我们得到的major_ids列表中的元素都是不重复的随机数。

### 回答2：
要进一步保证生成的结果没有重复数据，可以在生成major_ids之前先判断生成的随机数是否已存在，如果存在则重新生成，直到生成的随机数都是唯一的为止。

可以通过使用一个集合set来存储已经生成的随机数，每次生成随机数时，先判断该随机数是否在集合中存在，如果存在则重新生成，直到生成的随机数不在集合中为止。

以下是修改后的代码示例：

import random

major_ids = set()  # 存储已生成的随机数

while len(major_ids) < 100:
    random_num = random.randint(100000, 999999)  # 生成随机数
    if random_num not in major_ids:  # 判断是否已存在
        major_ids.add(random_num)  # 添加到集合中

major_ids = list(major_ids)  # 转换为列表形式

print(major_ids)

这样修改之后，生成的major_ids列表中的数据就保证了没有重复的随机数。

### 回答3：
要进一步保证生成的结果没有重复数据，可以使用集合(set)来存储已生成的 major_ids，每次生成一个新的随机数时，先判断该数是否已存在于集合中，若存在则重新生成，直到生成一个不重复的随机数为止。

修改后的代码如下：

import random

major_ids_set = set()
major_ids = []
while len(major_ids) < 100:
    new_id = random.randint(100000, 999999)
    if new_id not in major_ids_set:
        major_ids_set.add(new_id)
        major_ids.append(new_id)

print(major_ids)

这段代码使用一个集合 `major_ids_set` 来存储已生成的随机数，初始为空集合。然后使用 `while` 循环，当生成的 `major_ids` 数量达到100时，停止循环。在每一次循环中，生成一个新的随机数 `new_id`，然后判断该数是否已存在于集合中，若不存在，则将其添加到集合中，并将它加入 `major_ids` 数组。若生成的随机数已存在于集合中，则重新生成一个新的随机数。最后，输出生成的 `major_ids` 数组。

这样修改后的代码在原有代码的基础上，进一步保证了生成的结果没有重复数据。