实现快速排序算法，基准元素随机选取。要排序的整型数组元素可以用随机数生成器生成，运行程序，记录分别对十万，一百万，一千万，五千万个数据排序所用的时间，列出表格显示统计出来的时间。并单独显示一个100个数据的排序结果。

好的，我会帮你解答这个问题。

快速排序算法是一种高效的排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排序列分成两个部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的元素小，然后再按照同样的方法递归地排序这两部分，直到整个序列有序。

在实现快速排序算法时，我们需要选取一个基准元素，通常情况下我们选择第一个元素或最后一个元素作为基准元素。但是这样容易造成最坏情况的出现，即时间复杂度为 $O(n^2)$。为了避免这种情况，我们可以随机选择一个元素作为基准元素。

下面是使用 Python 语言实现快速排序算法的代码：

import random
import time

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = random.choice(arr)
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

# 生成随机数
def generate_random_numbers(n):
    return [random.randint(-10000, 10000) for _ in range(n)]

# 测试程序运行时间
def test_sort_time(n):
    arr = generate_random_numbers(n)
    start_time = time.time()
    sorted_arr = quick_sort(arr)
    end_time = time.time()
    print(f"排序 {n} 个数所用时间为：{end_time - start_time} 秒")
    return sorted_arr

# 测试程序
if __name__ == "__main__":
    # 分别对十万、一百万、一千万、五千万个数据进行排序
    test_sort_time(100000)
    test_sort_time(1000000)
    test_sort_time(10000000)
    test_sort_time(50000000)

    # 对100个数进行排序并输出结果
    arr = generate_random_numbers(100)
    print("排序前：", arr)
    sorted_arr = quick_sort(arr)
    print("排序后：", sorted_arr)

在上面的代码中，我们使用了 Python 的 random 模块来生成随机数，使用 time 模块来记录程序运行时间。generate_random_numbers 函数用于生成随机数数组，test_sort_time 函数用于测试程序运行时间，quick_sort 函数是快速排序算法的实现，最后我们在程序末尾对100个数进行排序并输出结果。

你可以将以上代码保存为一个 py 文件并运行，程序将会输出排序所用的时间以及对100个数进行排序的结果。