极速随机数与随机森林的效率对比

随机数在计算机科学中起到了重要的作用，它们被广泛应用于模拟、密码学、随机抽样等领域。在机器学习中，随机森林是一个常用的集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。然而，随机数生成和随机森林的运行过程在效率方面有所不同。

首先，让我们来看一下随机数生成算法。随机数是一系列看似无序的数字，其特点是无法预测下一个数值出现的具体规律，即没有明显的相互关系。常见的随机数生成算法有伪随机数生成和真随机数生成。伪随机数生成算法是通过确定性的方式生成一系列数值，其结果看起来像是随机的。真随机数则是通过一些物理或天然现象产生的，例如基于硬件的噪声源。

下面是一个示例代码，使用Python的random库生成10000个随机数：

import random

random_numbers = [random.random() for _