用随机数产生100000个戴排序元素

以下是Python代码示例：

import random

# 产生100000个随机数
nums = [random.randint(1, 100000) for i in range(100000)]

# 冒泡排序
for i in range(len(nums)):
    for j in range(len(nums)-1-i):
        if nums[j] > nums[j+1]:
            nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]

print(nums)

注意：冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，对于大规模数据可能会比较慢。如果需要更快的排序算法，可以考虑使用快速排序、归并排序等。

相关问题

排序算法比较。要求：1、用随机数产生100000个待排序元素的关键值。2、测试用冒泡排序和快速排序的机器实际执行时间

好的，我可以帮你回答这个问题。

首先，我需要明确一下你的需求。你需要用随机数产生100000个待排序元素的关键值，并测试使用冒泡排序和快速排序的机器实际执行时间。是这样吗？

如果是这样的话，我们可以先来简单了解一下这两种排序算法的原理：

- 冒泡排序：从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则交换它们的位置。重复这个过程，直到整个序列有序。
- 快速排序：选择一个基准元素，将序列分成两个子序列，小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边。然后对左右两个子序列分别进行递归排序。直到整个序列有序。

接下来，我们可以使用Python语言来实现这两种排序算法，并进行实际执行时间的测试。代码如下：

import random
import time

# 冒泡排序
def bubble_sort(lst):
    n = len(lst)
    for i in range(n):
        for j in range(n-i-1):
            if lst[j] > lst[j+1]:
                lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]

# 快速排序
def quick_sort(lst):
    if len(lst) <= 1:
        return lst
    pivot = lst[0]
    left = [x for x in lst[1:] if x < pivot]
    right = [x for x in lst[1:] if x >= pivot]
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

# 生成100000个随机数
lst = [random.randint(1, 100000) for _ in range(100000)]

# 测试冒泡排序的实际执行时间
start_time = time.time()
bubble_sort(lst)
end_time = time.time()
print("冒泡排序的实际执行时间为：%.6f秒" % (end_time - start_time))

# 测试快速排序的实际执行时间
start_time = time.time()
quick_sort(lst)
end_time = time.time()
print("快速排序的实际执行时间为：%.6f秒" % (end_time - start_time))

运行以上代码，即可得到冒泡排序和快速排序的实际执行时间。

需要注意的是，由于随机数的产生是随机的，每次测试的结果可能会有所不同，但这并不影响我们对两种排序算法的比较。

排序算法比较，要求1、用随机数产生100000个待排序元素的关键字值。2、测试冒泡排序和快速排序函数的机器实际执行时间。用c语言实现

好的，以下是使用C语言实现对100000个随机数进行排序并测试实际执行时间的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

// 冒泡排序算法
void bubble_sort(int arr[], int len) {
    int i, j, temp;
    for (i = 0; i < len - 1; i++) {
        for (j = 0; j < len - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

// 快速排序算法
void quick_sort(int arr[], int left, int right) {
    int i, j, temp, pivot;
    if (left < right) {
        i = left;
        j = right;
        pivot = arr[left];
        while (i < j) {
            while (i < j && arr[j] >= pivot) {
                j--;
            }
            if (i < j) {
                temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
            while (i < j && arr[i] <= pivot) {
                i++;
            }
            if (i < j) {
                temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }
        arr[left] = arr[i];
        arr[i] = pivot;
        quick_sort(arr, left, i - 1);
        quick_sort(arr, i + 1, right);
    }
}

int main() {
    int len = 100000; // 待排序数组的长度
    int arr[len];
    int i;

    // 生成100000个随机数
    srand((unsigned)time(NULL));
    for (i = 0; i < len; i++) {
        arr[i] = rand() % 100000; // 产生0~99999之间的随机数
    }

    // 测试冒泡排序的机器实际执行时间
    clock_t start_time = clock();
    bubble_sort(arr, len);
    clock_t end_time = clock();
    printf("冒泡排序的实际执行时间为：%.6f秒\n", (double)(end_time - start_time) / CLOCKS_PER_SEC);

    // 测试快速排序的机器实际执行时间
    srand((unsigned)time(NULL)); // 重新生成100000个随机数
    for (i = 0; i < len; i++) {
        arr[i] = rand() % 100000;
    }
    start_time = clock();
    quick_sort(arr, 0, len - 1);
    end_time = clock();
    printf("快速排序的实际执行时间为：%.6f秒\n", (double)(end_time - start_time) / CLOCKS_PER_SEC);

    return 0;
}

这段代码使用`srand()`函数和`rand()`函数生成100000个0~99999之间的随机数，然后分别使用冒泡排序和快速排序对这些数进行排序，并测试它们的机器实际执行时间。需要注意的是，由于随机数的产生是随机的，每次测试的结果可能会有所不同，但这并不影响我们对两种排序算法的比较。