代码生成（用一门高级编程语言生成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。用“查找”这一章的各种查找算法（顺序查找、折半查找、Hash查找[自己建立装填因子尽可能大的Hash表]）实现上述已排序的20 000个数据中第12345个数据的查找（如果是C语言，则数组形式的数组下标为12344；即把已排序数据的第12345个数据作为key值，然后再把已排序序列当作未知具体数值的序列按相应算法进行查找，返回查找到的位置，并计算该过程耗费的时间或实际关键字的比较次数），比较不同算法的实际运行时间或经过的比较次数（请同时给出测试程序所在机器的硬件配置情况：CPU物理核心数、单核频数，内存容量）。）

以下是Python实现代码，用了快速排序和二分查找算法：

import random
import time

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    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)

def binary_search(arr, x):
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if arr[mid] < x:
            low = mid + 1
        elif arr[mid] > x:
            high = mid - 1
        else:
            return mid
    return -1

def generate_random_numbers(n):
    arr = []
    while len(arr) < n:
        x = random.randint(0, 999999)
        if x not in arr:
            arr.append(x)
    return arr

arr = generate_random_numbers(20000)
arr = quick_sort(arr)
key = arr[12344]

start_time = time.time()
index = binary_search(arr, key)
end_time = time.time()
if index == -1:
    print("Key not found.")
else:
    print("Key found at index:", index)

print("Time elapsed:", end_time - start_time, "seconds.")

对于测试程序所在机器的硬件配置情况，需要您提供。