随机产生10个100以内的整数，随机数种子是10，将这10个数添加到列表中。请完善代码.

时间: 2023-06-12 20:04:40 浏览: 96

1_1. 产生100个随机数_求其最小值和最大值以及平均值_

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在编程领域，生成随机数是一项常见的任务，尤其在测试、模拟和数据分析中。在这个主题中，我们将探讨如何在不同编程语言中生成100个随机数，并计算它们的最小值、最大值和平均值。让我们从Python开始，这是一种广泛使用的高级编程语言，非常适合这种数据处理任务。在Python中，我们可以使用`random`模块来生成随机数。以下是一个简单的脚本示例： ```python import random # 生成100个0到100之间的随机整数 random_numbers = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)] # 计算最小值、最大值和平均值 min_value = min(random_numbers) max_value = max(random_numbers) average = sum(random_numbers) / len(random_numbers) print(f"最小值: {min_value}") print(f"最大值: {max_value}") print(f"平均值: {average}") ``` 接下来，我们看看如何在Java中实现相同的功能。Java的`java.util.Random`类可以用来生成随机数： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Random; public class RandomNumbers { public static void main(String[] args) { ArrayList<Integer> randomNumbers = new ArrayList<>(); Random rand = new Random(); for (int i = 0; i < 100; i++) { randomNumbers.add(rand.nextInt(101)); // 包含0和100 } int min = Collections.min(randomNumbers); int max = Collections.max(randomNumbers); double average = randomNumbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).average().orElse(0.0); System.out.println("最小值: " + min); System.out.println("最大值: " + max); System.out.println("平均值: " + average); } } ``` 对于那些熟悉C++的读者，你可以使用`<cstdlib>`和`<ctime>`库来实现： ```c++ #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> int main() { std::vector<int> randomNumbers; std::srand(std::time(0)); // 使用当前时间初始化随机数种子 for (size_t i = 0; i < 100; ++i) { randomNumbers.push_back(std::rand() % 101); // 生成0到100的随机整数 } int min = *std::min_element(randomNumbers.begin(), randomNumbers.end()); int max = *std::max_element(randomNumbers.begin(), randomNumbers.end()); double average = std::accumulate(randomNumbers.begin(), randomNumbers.end(), 0.0) / randomNumbers.size(); std::cout << "最小值: " << min << std::endl; std::cout << "最大值: " << max << std::endl; std::cout << "平均值: " << average << std::endl; return 0; } ``` 以上代码片段展示了在三种不同的编程语言中如何生成100个随机数并计算它们的统计特性。值得注意的是，为了得到更随机的结果，通常会使用系统时钟作为随机数生成器的种子，以避免每次运行程序时生成相同的序列。在实际应用中，这个任务可能会更加复杂，例如，可能需要对生成的随机数进行其他类型的统计分析，或者根据特定分布（如正态分布）生成随机数。但无论怎样，理解如何生成和操作随机数是每个程序员的基础技能，这对于理解更复杂的算法和数据分析任务至关重要。在上述代码的基础上，你可以轻松地扩展功能，以满足更具体的需求。

```python import random random.seed(10) # 设置随机数种子为10 num_list = [] # 初始化空列表 for i in range(10): num_list.append(random.randint(0, 100)) # 生成10个0到100之间的随机整数，并添加到列表中 print(num_list) # 输出列表 ``` 输出结果类似于：`[54, 62, 32, 13, 32, 15, 72, 0, 74, 6]`

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