对产生不重复随机数组的算法测试

最新推荐文章于 2025-06-06 15:17:09 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-06 15:17:09 发布 · 541 阅读

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#算法 #generator #algorithm #integer #random #function

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本文对比了两种生成不重复随机数组的算法，分析了它们的时间复杂度及性能表现，指出当数组大小超过一定阈值时，算法效率会显著下降。重点介绍了线性时间复杂度的随机洗牌算法，并提供了适用于大规模数据集的优化建议。

算法1：

void getRandArrayNoRepeat() { srand( time(NULL) ); std::set<int> intSet; int temp = 0; for (unsigned i=0; i<len; ++i) { while(true) { temp = rand(); if(!intSet.count(temp)) { arr[i] = temp; intSet.insert(temp); break; } } } }

当数组个数=1000；生成时间约为16ms。

当数组个数=10000；生成时间约为203ms。

当数组个数=100000；生成时间无限。因为The rand function returns a pseudorandom integer in the range 0 to RAND_MAX (32767). Use the srand function to seed the pseudorandom-number generator before calling rand.

那么也就是说：想要生成一个大于32767个元素数组的不重复随机数组则，不能使用算法1.

算法2：

void getRandArrayNoRepeat() { for (unsigned i=0; i<len; ++i) arr[i] = i; random_shuffle(arr, arr+len); }

random_shuffle（）包含与<algorithm>

当数组个数=100000；生成时间约为15ms

当数组个数=1000000；生成时间约为203ms

当数组个数=10000000；生成时间约为2437ms = 2.4s

当数组个数=100000000（1亿）；生成时间约为27687ms = 27.7s

可以看出，算法呈O（n）线性增加