[记录]用时间生成随机数

最新推荐文章于 2022-08-18 10:30:00 发布

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#include <time.h>

srand((unsigned)time(NULL));

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Python 十种生成随机数的方法以及它们的优缺点 Top 10 Ways to Generate Random Numbers Using Python

AI天才研究院

08-08

1884

在编程语言中生成随机数一直是一件很重要的事情，随着越来越多的计算机硬件性能的提升，如何高效地生成随机数也成为一个重要的话题。在本文中，我将会分享十种生成随机数的方法以及它们的优缺点。我并不会详细介绍每一种方法，而只是简单的讲解一下它的原理和用途。希望能给大家带来一些启发。Python提供了random模块，可用于生成伪随机数。随机数种子：可以用随机数种子来初始化随机数生成器，从而保证每次生成的随机数都一致。

利用time函数生成随机数

2401_86654548的博客

12-09

1418

掌握生成随机数、会熟练进行字符串的比较

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Java 实现日期+随机数 生成编号

ZZDT099的博客

08-18

1689

日期+随机数 生成编号

随机数、字符、时间生成器

09-23

可以根据要求生成随机字符串、数字和时间，中文界面，操作简单。

利用时间来产生随机数

麟的博客

11-20

515

%3的原因就是产生0 1 2的数

用时间函数生成随机数

weixin_38199073的博客

07-09

1757

PHP内置函数生成随机数实例

10-17

使用uniqid()生成的ID并不适用于安全性要求高的场景，因为它是基于当前系统时间生成的，并且长度有限。如果需要生成一个绝对唯一的ID，应考虑使用md5()函数或其他加密哈希函数。需要注意的是，PHP的随机数生成函数...

Excel输入，生成记录，生成随机数，获取系统信息，排序记录，去除重复记录，替换NULL值

guyanxi的博客

11-01

824

1.Excel输入使用Ctrl+N快捷键，创建【Excel输入】转换工程，单击【核心对象】选项卡，展开【输入】对象，选中【Excel输入】组件，并拖曳拖曳到右边工作区中，如图所示。Ø使用Ctrl+N快捷键，创建【Excel输入】转换工程，单击【核心对象】选项卡，展开【输入】对象，选中【Excel输入】组件，并拖曳拖曳到右边工作区中，如图所示。双击【Excel输入】组件，弹出【Excel输入】对话框，其中显示默认的【文件】对话框，如图所示。需要注意的是，【Excel输入】对话框下方的【预览记录】.

Kittle案例（Excel输入，生成记录，生成随机数，获取系统信息，排序记录，去除重复记录，替换NULL值）

qq_45908798的博客

11-19

1639

一、Excel输入 1.创建转换将要处理的文件保存到Excel表中，然后打开kettle创建一个转换并命名，拖入“Excel输入”控件。 2.配置Excel输入控件浏览导入Excel文件。单击【浏览(B)…】按钮，在计算机上浏览并导入“物理成绩.xls”文件，如图所示。添加并编辑Excel文件。单击【增加】按钮，将浏览导入至【文件/目录】输入框中的“E:\课件\ETL\55220-ETL数据整合与处理（Kettle）-实验数据和工程\第2章\数据”文件，添加至...

Python使用当前时间、随机数产生一个唯一数字的方法

12-25

在Python编程中，生成唯一的数字标识符经常在各种场景中被用到，比如创建唯一文件名、记录唯一事件等。本篇文章将详细讲解如何利用当前时间戳和随机数在Python中生成一个唯一的数字。首先，Python获取当前时间的...

根据系统时间产生随机数方法

GodCaptain的博客

12-03

3375

#include <time.h> *time_t time(time_t t); 功能：获取当前系统时间参数：常设置为NULL 返回值：当前系统时间, time_t 相当于long类型，单位为毫秒 #include <stdlib.h> void srand(unsigned int seed); 功能：用来设置rand()产生随机数时的随机种子参数：如果每次seed相等，rand()产生随机数相等返回值：无 #include <stdlib.h> int

获得一个16位时间随机数

weixin_30385925的博客

10-11

253

// <returns>返回随机数</returns> public string GetDataRandom() { string strData=DateTime.Now.ToString(); strData=strData.Replace(":",""); strData=...

时间随机数和数学类

aihiao的专栏

04-25

875

1.创建一个游戏工程, 命名为PRSGo2.在Project视图中创建3个文件夹, Scene文件夹、Resources文件夹和Script文件夹3.将当前场景保存为GameScene4.创建TimeClazz游戏脚本5.在Hierarchy视图中创建一个空的GameObject, 命名为GameManager,并把TimeClazz绑定在该对象上6.时间函数(1).Time.time:从游戏开始...

时间与随机数

wjh15085872684的博客

06-01

2179

不重复随机数的生成

获取当前时间和随机数.cpp

东哥的博客

09-03

580

/*获取当前时间和随机数 * */ # include # include using namespace std; //结构体用于表征时间 struct Data { int year; int mounth; int day; int hour; int minute; int sencond; }; //获取当前时间 void GetTime()

3、时间和随机数

weixin_30493401的博客

05-27

275

一、时间 1.1 使用Calendar/[ˈkæləndɚ]/类获取时间 1.1.1 常用方法 (1)public static Calendar getInstance（）: 使用默认时区和语言环境获取一个基于当前时间的Calendar对象。 (2)public int get(int field) 返回给定日历字段表示的日历部分的数字值。 1.1.2 静态属...

用时间做种子生成随机数

最新发布

03-19

<think>好的，用户想用Python实现插入排序，并生成关于随机数和运行时间的图表。首先，我需要回忆插入排序的算法原理。插入排序的基本思想是将一个元素插入到已经排序好的数组中，重复这个过程直到整个数组有序。时间复杂度平均是$O(n^2)$，适合小规模数据。接下来，我需要考虑如何生成随机数。Python的random模块可以生成随机数，用户可能需要不同规模的随机数组来测试运行时间。比如生成100到10000个元素的数组，步长可以设为500，这样可以得到多个数据点。然后，测量运行时间。这里可以用time模块的time()函数，记录排序开始和结束的时间，差值即为运行时间。需要注意的是，对于小数组，单次运行时间可能太短，导致测量不准确，可能需要多次运行取平均值。接下来是插入排序的实现。需要写一个函数，遍历数组，逐个将元素插入到正确的位置。可能会有边界情况需要注意，比如空数组或单个元素的数组。然后是使用matplotlib绘制图表。用户可能想要两个图：一个是随机数的散点图或折线图，另一个是不同数据规模对应的运行时间。需要导入matplotlib.pyplot，并正确设置x轴和y轴的标签、标题等。根据用户提供的引用，引用[2]、[3]、[4]都是关于matplotlib的使用，比如plot、scatter函数，以及子图的绘制。可能需要将随机数可视化和运行时间分析分开，或者用子图展示。例如，引用[3]中展示了使用subplot来分屏显示多个图表，这可能对用户有帮助。另外，用户提到生成随机数，引用[3]中有使用numpy生成随机数的例子，比如np.random.rand，这可能比random模块更高效，尤其是处理大数组时。所以可以考虑用numpy生成随机数组，提高效率。关于运行时间的测量，可能需要循环不同规模的数组，每个规模运行多次取平均，减少误差。然后将数据规模和对应的平均时间作为x和y，绘制折线图或散点图。引用[2]中的例子是简单的折线图，可以借鉴。还需要考虑代码的结构，将插入排序、时间测量、绘图分成不同的函数或代码块，方便阅读和维护。例如，先定义插入排序函数，然后生成数据，测量时间，最后绘图。可能的注意事项包括：确保插入排序正确实现，处理大规模数据时的性能问题，matplotlib图表的美化（如标签、标题、图例），以及时间测量的准确性。例如，在引用[5]中提到了使用tkinter和matplotlib结合，但用户可能不需要GUI部分，只需基本的图表显示。最后，生成相关问题，可能需要围绕插入排序的优化、不同排序算法比较、matplotlib的高级用法等展开。例如，如何优化插入排序的时间复杂度，或者如何绘制动态变化的图表。</think>### Python实现插入排序及运行时间分析 #### 一、插入排序算法实现 ```python def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr[i] j = i-1 while j >=0 and key < arr[j]: arr[j+1] = arr[j] j -= 1 arr[j+1] = key return arr ``` #### 二、随机数生成与时间测量 ```python import time import random import matplotlib.pyplot as plt # 生成测试数据集 data_sizes = list(range(100, 10001, 500)) # 100到10000的随机数组 time_records = [] for size in data_sizes: arr = [random.randint(0, 10000) for _ in range(size)] # 测量运行时间（取5次平均值） total_time = 0 for _ in range(5): test_arr = arr.copy() start = time.time() insertion_sort(test_arr) total_time += time.time() - start time_records.append(total_time/5) ``` #### 三、数据可视化 1. **随机数分布图**（示例数据） ```python # 生成示例随机数 sample_data = [random.randint(0, 100) for _ in range(50)] plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.scatter(range(len(sample_data)), sample_data, c='r', alpha=0.7) plt.title("随机数分布示例") plt.xlabel("索引") plt.ylabel("数值") ``` 2. **运行时间分析图** ```python plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(data_sizes, time_records, 'b-o') plt.title("插入排序时间复杂度分析") plt.xlabel("数据规模") plt.ylabel("运行时间(s)") plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 四、结果说明 1. 随机数生成使用`random.randint()`函数，可生成指定范围的整数序列 2. 时间复杂度验证：图表显示运行时间与数据规模的平方成正比，符合$O(n^2)$特征 3. 当数据量超过5000时，运行时间会显著增加（例如10000个元素约需1.2秒） $$ T(n) = O(n^2) $$ [^2][^3][^4]