生成一定范围内的唯一随机数
在 Python 中使用 random.randint() 生成一定范围内的随机数是一项常见任务,就像创建一个包含 n 个这样的数字的列表一样。但是,当列表中的每个数字必须唯一时,就需要更复杂的方法。
虽然可以选择使用条件语句检查重复项,但存在更简单、更有效的解决方案。 random.sample() 函数可用于执行无放回采样。此函数采用总体和样本大小 k,并返回总体中的 k 个随机且唯一的成员。
import random population = range(1, 100) unique_random_numbers = random.sample(population, 3) print(unique_random_numbers) # Output: [77, 52, 45]
如果 k 超过总体长度,则会引发 ValueError。为了优雅地处理这种情况,你可以捕获异常并进行适当的处理。
try: random.sample(range(1, 2), 3) except ValueError: print('Sample size exceeded population size.')
通过使用 random.sample(),你可以毫不费力地生成一组指定范围内的唯一随机数,从而消除需要复杂的条件检查。
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numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

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