用c语言生成0~999 999(均包含,或者更大范围)之间的随机整数20 000个,要求随机数都不相同(如相同,则需要去重复并重新生成当前随机数),即,得到20 000个两两不同的随机数,再用归并排序算法进行递增排序。

时间: 2023-12-14 22:02:00 浏览: 11
好的,这是一个比较有技术含量的问题。首先,生成不重复的随机数可以使用Fisher-Yates shuffle算法,具体步骤如下: 1. 初始化一个数组arr,长度为1000000,里面存放0~999999的整数。 2. 从1000000开始倒序遍历arr数组,对于每个位置i,随机生成一个0~i之间的整数j,将arr[i]和arr[j]交换。 3. 经过上述操作后,arr数组中前20000个元素即为所需的不重复的随机数。 4. 使用归并排序算法进行递增排序即可。 下面是C语言的示例代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define MAX_NUM 1000000 #define N 20000 void Fisher_Yates_shuffle(int arr[], int n) { srand(time(NULL)); for (int i = n - 1; i >= 1; --i) { int j = rand() % (i + 1); int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } } void merge(int arr[], int l, int m, int r) { int n1 = m - l + 1; int n2 = r - m; int L[n1], R[n2]; for (int i = 0; i < n1; ++i) L[i] = arr[l + i]; for (int j = 0; j < n2; ++j) R[j] = arr[m + 1 + j]; int i = 0, j = 0, k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; ++i; } else { arr[k] = R[j]; ++j; } ++k; } while (i < n1) { arr[k] = L[i]; ++i; ++k; } while (j < n2) { arr[k] = R[j]; ++j; ++k; } } void merge_sort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) { int m = l + (r - l) / 2; merge_sort(arr, l, m); merge_sort(arr, m + 1, r); merge(arr, l, m, r); } } int main() { int arr[MAX_NUM]; for (int i = 0; i < MAX_NUM; ++i) arr[i] = i; Fisher_Yates_shuffle(arr, MAX_NUM); int unique_arr[N]; int count = 0; for (int i = 0; i < MAX_NUM && count < N; ++i) { int j; for (j = 0; j < count; ++j) { if (unique_arr[j] == arr[i]) break; } if (j == count) { unique_arr[count] = arr[i]; ++count; } } merge_sort(unique_arr, 0, N - 1); for (int i = 0; i < N; ++i) printf("%d ", unique_arr[i]); printf("\n"); return 0; } ``` 注:为了保证代码的可读性和可移植性,上述代码并没有进行过多的优化。实际应用中,可以使用更高效的算法和技巧来提升生成随机数和排序的效率。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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