编写一个程序,随机选择3个 较大的数,计算,记录程序运行时间。
时间: 2024-03-27 19:41:25 浏览: 36
好的,以下是一个随机选择3个较大的数并计算的 Python 程序示例:
```python
import random
import time
# 生成随机数列表
nums = [random.randint(1, 1000000) for i in range(1000000)]
# 选择3个最大的数
start_time = time.time()
largest_nums = sorted(nums, reverse=True)[:3]
end_time = time.time()
# 计算时间
run_time = end_time - start_time
# 输出结果
print("随机选择的3个最大的数为:", largest_nums)
print("程序运行时间为:", run_time, "秒")
```
运行结果可能是这样的:
```
随机选择的3个最大的数为: [1000000, 999999, 999998]
程序运行时间为: 0.02902388572692871 秒
```
注意:这个程序只是一个示例,实际使用时需要根据具体需求进行修改。同时,随机生成的数的范围和数量可能需要根据计算机性能进行适当调整,以免程序运行时间过长。
相关问题
编写一个程序,随机选择3个较大的数x,e,n,计算x的e次方modn,记录程序运行时间
以下是Python代码实现:
```python
import random
import time
def mod_exp(x, e, n):
# 计算x的e次方模n
result = 1
while e > 0:
if e % 2 == 1:
result = (result * x) % n
x = (x * x) % n
e //= 2
return result
# 随机生成3个较大的数
x = random.randint(100000000, 1000000000)
e = random.randint(100000000, 1000000000)
n = random.randint(100000000, 1000000000)
# 开始计时
start_time = time.time()
# 计算x的e次方模n
result = mod_exp(x, e, n)
# 结束计时
end_time = time.time()
print(f"{x}的{e}次方模{n}的结果为:{result}")
print(f"程序运行时间为:{end_time - start_time}秒")
```
在这个程序中,我们使用Python的`time`模块来记录程序的运行时间。在主程序中,我们随机生成3个较大的数x、e和n,然后计算x的e次方模n的结果。在计算之前,我们使用`time.time()`函数来获取当前时间,作为计时的开始时间。计算结束后,我们再次使用`time.time()`函数来获取当前时间,作为计时的结束时间。两个时间之差就是程序的运行时间。最后,我们将结果和程序的运行时间输出到控制台上。
用python编写一个基数排序算法,对含有1到1000个随机数据的数组进行排序,算法对每个数组测100次运行时间取平均值,绘制运行数据量与运行时间的关系图
好的,下面是用 Python 编写的基数排序算法,并且绘制了运行数据量与运行时间的关系图:
```python
import random
import time
import matplotlib.pyplot as plt
def radix_sort(arr):
# 确定基数
radix = 10
# 确定最大位数
max_length = len(str(max(arr)))
# 进行基数排序
for i in range(max_length):
buckets = [[] for _ in range(radix)]
for element in arr:
digit = (element // (radix ** i)) % radix
buckets[digit].append(element)
arr = [element for bucket in buckets for element in bucket]
return arr
# 生成随机数据
data_sizes = list(range(1, 1001))
data = [random.randint(1, 1000) for i in range(1000)]
# 对数据进行 100 次排序,并统计时间
avg_times = []
for size in data_sizes:
total_time = 0
for i in range(100):
start_time = time.time()
radix_sort(data[:size])
end_time = time.time()
total_time += (end_time - start_time)
avg_time = total_time / 100
avg_times.append(avg_time)
print(f"排序数据量为{size},平均用时{avg_time:.6f}秒")
# 绘制运行数据量与运行时间的关系图
plt.plot(data_sizes, avg_times)
plt.title("Radix Sort")
plt.xlabel("Data Size")
plt.ylabel("Time (s)")
plt.show()
```
代码中,我们首先利用`random`模块生成了含有 1 到 1000 个随机数据的数组,然后对数组进行了 100 次基数排序,每次排序的数据量从 1 逐渐增加到 1000,并统计了每次排序所用的时间,最后计算出了每个数据量下的平均用时,并绘制了运行数据量与运行时间的关系图。
需要注意的是,由于基数排序算法的时间复杂度较低,因此程序可以在较短的时间内完成。在本例中,我们最多只对 1000 个数据进行排序,因此程序也可以在较短的时间内完成。
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