如何创建一个随机数组(元素是1到N-1,不重复)

本文介绍了一种用于生成不重复随机数组的有效算法,并提供了具体的C++实现代码。该算法首先创建一个有序数组,然后通过随机交换元素来达到随机化的目的,确保了每个元素仅出现一次且分布均匀。

摘要###(1)创建一个随机数组A[N],其元素分布为1到N-1,且不能重复.
(2)有几种算法:
{1}用一个附加数组used[N],每生生成一个A[i],令used[i] = 1;在余下的计算中,每次都测试 if used[i] == 1,以避免重复.
{2}直接生成1-N-1,然后随机交换A[i],A[k],k通过i随机生成。
(3)分析算法:对应{1},算法1花费的时间界为i=0(1/Pi),其中Pi = i/1(成功的概率),O(N^2)量级.
算法2进行了O(N)次,效率明显高.

#include "stdafx.h"
#include "stdlib.h"
#include "time.h"
#define N 500000
void swap(int *A,int *B)
{
    int temp;
    temp = *B;
    *B  = *A;
    *A = temp;

}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    clock_t start,finish;
    int A[N] = {0};
    start = clock();
    for (int i = 0;i<= N-1;i++)
        A[i] = i+1;
    for (int i = 0;i<=N-1;i++)
    {

        srand((int)time(0));
        int k = (rand())%(i+1);
        swap(&A[i],&A[k]);
    }
    finish = clock();
    printf("The process use %f seconds", (double)(finish - start)/CLOCKS_PER_SEC);
    system("pause");
    return 0;
}

“`

<think>首先,用户的问题是:“我想使用numpy创建一个元素重复且按降序排列的随机数组”。所以,我需要用NumPy创建一个随机数组,其中元素重复,并且数组是降序排列的。 关键点: - 元素重复:这意味着数组中的每个值都是唯一的。 - 降序排列:数组应该从大到小排序。 - 使用NumPy:我需要使用NumPy库来实现。 步骤: 1. **生成重复随机数**:我可以使用`numpy.random.choice`或`numpy.random.permutation`来生成重复随机数。 - `numpy.random.choice`可以生成重复的样本,通过设置`replace=False`。 - `numpy.random.permutation`可以生成一个随机排列的序列。 2. **生成随机数范围**:我需要指定一个范围。例如,生成1100之间的随机整数,重复。 3. **排序**:然后,我需要将这个随机数组排序为降序。 4. **使用NumPy函数**:为了效率和简洁性,我应该使用NumPy的排序函数。 参考站内引用: - 引用[1]:提到了生成序列数、重复数和随机数,但没有直接相关。 - 引用[2]:展示了`np.random.choice`的使用,用于从数组随机选择元素- 引用[3]:讨论了NumPy的统计函数和生成随机整数数组- 引用[4]:展示了多维数组的索引。 从引用[2]和[3],我可以看到`np.random.choice`和`np.random.randint`的使用。`np.random.randint`生成随机整数,但保证重复。所以,我需要生成一个序列,然后随机选择重复元素。 计划: - 使用`np.random.choice`或`np.random.permutation`来生成重复随机数。 - 例如,生成一个1到n的序列,然后随机排列它。 - 然后,排序为降序。 具体步骤: 1. 定义一个范围,比如从1100。 2. 生成一个重复随机数组。可以使用`np.random.permutation(np.arange(1, 101))`来生成1100的随机排列。 3. 然后,使用`np.sort`并指定`kind='quicksort'`或直接使用切片来反转顺序,因为默认是升序排序。 - 排序后反转:`arr_sorted = np.sort(arr)[::-1]` - 或者使用`np.sort(arr, kind='mergesort')`但反转更简单。 更高效的方式: - 直接生成随机排列,然后反转顺序,因为排列是随机的,反转后还是随机的,但顺序是降序。 `np.random.permutation`生成一个随机排列的数组,默认是升序排列的随机顺序?,它是随机顺序的,是排序的。 示例: - 假设我想要10个重复随机整数在1100之间。 - 我可以做:`arr = np.random.permutation(np.arange(1, 101))[:10]` 但这会生成100个数的排列然后取前10,效率高。 - 更好的方式是使用`np.random.choice` with `replace=False` and `size=k` for k unique numbers. 使用`np.random.choice`: - `arr = np.random.choice(np.arange(1, 101), size=10, replace=False)` - 这会生成10个重复随机数在1100之间。 - 然后,排序为降序:`arr_sorted = np.sort(arr)[::-1]` 或者,使用`np.sort` with `order` but for descending, it's easier to slice. 在NumPy中,没有直接的降序排序参数,所以`np.sort(arr)[::-1]`是常见的做法。 完整代码: ```python import numpy as np # 设置随机种子(可选) np.random.seed(42) # 定义范围 start = 1 end = 100 size = 10 # 数组大小 # 生成重复随机数组 arr = np.random.choice(np.arange(start, end+1), size=size, replace=False) # 排序为降序 arr_sorted = np.sort(arr)[::-1] # 升序排序后反转 print(arr_sorted) ``` 或者,使用`np.random.permutation`: ```python # 生成整个范围的排列然后取前size个 arr = np.random.permutation(np.arange(start, end+1))[:size] arr_sorted = np.sort(arr)[::-1] ``` 但`np.random.choice`更直接。 现在,回答结构: - 系统级指令:使用$...$ for inline math, $$...$$ for display, 正确LaTeX, 中文回答, 生成相关问题。 - 用户可见层:结构清晰,逐步解决问题。 所以,回答: 1. 介绍问题。 2. 解释方法。 3. 提供代码示例。 4. 解释代码。 5. 添加相关问题。 生成相关问题: - 类似示例,如“如何生成重复随机数?”、“如何排序数组?”等。 引用:末尾添加引用标识。参考站内引用,但用户提供的引用直接相关,所以我应该基于一般知识回答。 引用[^1], [^2]等是用户提供的,但说“上述引用仅供参考”,所以我可以用它们来支持,但在这个问题中,可能需要具体引用。 在回答中,如果提到相关概念,可以添加引用。 例如,提到`np.random.choice`时,引用[2]有示例。 代码格式:使用代码块。 最后,相关问题。 完整回答: - 开头:为了解决您的问题,我们可以使用NumPy的`np.random.choice`函数生成重复随机数,然后排序为降序。 - 步骤: a. 导入NumPy。 b. 定义随机数范围和数组大小。 c. 使用`np.random.choice` with `replace=False` 生成重复随机数组。 d. 使用`np.sort`排序并反转得到降序。 - 代码示例。 - 解释。 - 相关问题。 使用中文。</think>### 使用NumPy创建重复随机数组并降序排列 要使用NumPy创建一个元素重复且按降序排列的随机数组,可以通过以下步骤实现: 1. **生成重复随机整数**:使用`np.random.choice`函数,指定`replace=False`确保元素重复。 2. **排序为降序**:先用`np.sort`升序排序,再通过切片`[::-1]`反转顺序。 3. **定义范围和大小**:明确随机数的范围(如1100)和数组大小(如10个元素)。 以下是完整的代码示例和解释: ```python import numpy as np # 步骤1: 设置参数(可自定义) start = 1 # 随机数起始值 end = 100 # 随机数结束值 size = 10 # 数组大小(元素个数) # 步骤2: 生成重复随机数组 # 使用np.random.choice,replace=False保证重复 random_arr = np.random.choice(np.arange(start, end+1), size=size, replace=False) # 步骤3: 降序排序 # 先升序排序,再反转 sorted_arr = np.sort(random_arr)[::-1] print("降序随机数组:", sorted_arr) ``` #### 代码解释: - **`np.arange(start, end+1)`**: 创建一个从`start`到`end`的整数序列(例如1100)。 - **`np.random.choice(..., replace=False)`**: 从序列中随机选择`size`个重复元素[^2]。 - **`np.sort(...)`**: 默认升序排序。 - **`[::-1]`**: 切片操作反转数组,实现降序。 #### 示例输出(可能结果,因随机性而异): ``` 降序随机数组: [98 85 76 65 54 43 32 21 12 3] ``` #### 注意事项: - **随机种子**:如果需要可重复结果,添加`np.random.seed()`(如`np.random.seed(42)`)。 - **效率**:当`end - start + 1`远大于`size`时,此方法高效;如果范围小,可直接用`np.random.permutation`生成整个排列后取子集。 - **边界处理**:确保`size`超过范围大小(即`size <= end - start + 1`),否则会报错。 如果您需要其他范围或大小,只需修改`start`、`end`和`size`参数即可。
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