24.排序综合 利用随机函数产生N个随机整数(20000以上)，对这些数进行多种方法进行排序。要求： (1)至少采用三种方法实现上述问题求解（提示，可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序)。并把排序后的结果保存在不同的文件中。 (2)统计每一种排序方法的性能(以上机运行程序所花费的时间为准进行对比)，找出其中两种较快的方法。 (3)如果采用4种或4种以上的方法者，可适当加分。数据结构课程设计，加详细注释

好的，我知道了。这是一个排序综合问题，需要采用三种或以上的排序方法对随机产生的N个整数进行排序，并统计每种排序方法的性能，找出其中较快的两种方法。

首先，我会生成N个随机整数，大于等于20000。然后，我会依次采用插入排序、快速排序和归并排序三种方法进行排序，并将排序后的结果保存在不同的文件中。下面是具体的实现过程：

import random
import time

N = 10000  # 需要排序的元素个数
MAX_NUM = 50000  # 随机数的最大值

# 生成N个随机整数
data = [random.randint(20000, MAX_NUM) for _ in range(N)]

# 插入排序
start_time = time.time()
for i in range(1, N):
    tmp = data[i]
    j = i - 1
    while j >= 0 and data[j] > tmp:
        data[j + 1] = data[j]
        j -= 1
    data[j + 1] = tmp
end_time = time.time()
print("插入排序耗时：", end_time - start_time)

# 将排序结果保存到文件中
with open("insertion_sort.txt", "w") as f:
    for d in data:
        f.write(str(d) + "\n")

# 快速排序
def quick_sort(data, left, right):
    if left >= right:
        return
    pivot_idx = partition(data, left, right)
    quick_sort(data, left, pivot_idx - 1)
    quick_sort(data, pivot_idx + 1, right)

def partition(data, left, right):
    pivot = data[left]
    while left < right:
        while left < right and data[right] >= pivot:
            right -= 1
        data[left] = data[right]
        while left < right and data[left] < pivot:
            left += 1
        data[right] = data[left]
    data[left] = pivot
    return left

start_time = time.time()
quick_sort(data, 0, N - 1)
end_time = time.time()
print("快速排序耗时：", end_time - start_time)

# 将排序结果保存到文件中
with open("quick_sort.txt", "w") as f:
    for d in data:
        f.write(str(d) + "\n")

# 归并排序
def merge_sort(data):
    if len(data) <= 1:
        return data
    mid = len(data) // 2
    left = merge_sort(data[:mid])
    right = merge_sort(data[mid:])
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    i, j = 0, 0
    res = []
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            res.append(left[i])
            i += 1
        else:
            res.append(right[j])
            j += 1
    res += left[i:]
    res += right[j:]
    return res

start_time = time.time()
data = merge_sort(data)
end_time = time.time()
print("归并排序耗时：", end_time - start_time)

# 将排序结果保存到文件中
with open("merge_sort.txt", "w") as f:
    for d in data:
        f.write(str(d) + "\n")

上述代码中，插入排序、快速排序和归并排序都被实现了。其中，插入排序通过依次将未排序的元素插入到已排序的序列中，从而实现排序；快速排序使用递归的方式，将待排序序列分成两个子序列，然后对子序列进行排序；归并排序也是使用递归的方式，将待排序序列分成两个子序列，分别对子序列进行排序，然后将两个已排序的子序列合并。

在排序完成后，我会将排序结果保存在不同的文件中。最后，我会统计每种排序方法的耗时，并找出其中较快的两种方法。可以使用time模块中的time.time()方法来计算程序运行的时间。

如果需要使用四种或以上的排序方法，则可以适当增加代码实现即可。