如何測試random_shuffle的正確性

random_shuffle 是一個用于對序列進行隨機排序的函數(shù)

1. 基本功能測試：確保 random_shuffle 能夠?qū)斎胄蛄羞M行隨機排序。這包括測試不同長度的序列、包含重復(fù)元素的序列以及包含唯一元素的序列。

2. 分布均勻性測試：為了確保 random_shuffle 生成的隨機排序是均勻分布的，可以對多次執(zhí)行 random_shuffle 的結(jié)果進行統(tǒng)計分析。例如，對于一個長度為 n 的序列，可以計算每種可能的排序出現(xiàn)的次數(shù)，并檢查它們是否接近相等。

3. 隨機性測試：通過多次運行 random_shuffle 并比較結(jié)果，確保每次運行的結(jié)果都是不同的。這可以通過將每次運行的結(jié)果存儲在一個集合中，并在所有運行完成后檢查集合的大小是否等于運行次數(shù)。

4. 性能測試：測量 random_shuffle 的執(zhí)行時間，以確保其性能符合預(yù)期。這可以通過對不同長度的序列進行多次排序并計算平均執(zhí)行時間來完成。

5. 異常和邊界條件測試：確保 random_shuffle 在處理異常輸入（如空序列或非序列類型）時表現(xiàn)良好。例如，對于空序列，random_shuffle 應(yīng)該不執(zhí)行任何操作；對于非序列類型，應(yīng)該引發(fā)適當?shù)漠惓！?/p>

6. 確定性測試：如果 random_shuffle 提供了一個可選的隨機數(shù)生成器參數(shù)，那么可以使用相同的隨機數(shù)生成器進行多次排序，以確保每次運行的結(jié)果都是相同的。

下面是一個簡單的 Python 示例，用于測試 random_shuffle 的基本功能和分布均勻性：

import random
from collections import Counter

def random_shuffle(seq):
    # 這里是你的 random_shuffle 實現(xiàn)
    pass

# 基本功能測試
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
random_shuffle(seq)
assert len(seq) == 5, "Length should not change"
assert set(seq) == {1, 2, 3, 4, 5}, "Elements should not change"

# 分布均勻性測試
num_samples = 10000
seq = [1, 2, 3]
distribution = Counter()

for _ in range(num_samples):
    random_shuffle(seq)
    distribution[tuple(seq)] += 1

expected_count = num_samples // len(distribution)
for count in distribution.values():
    assert abs(count - expected_count) / expected_count < 0.1, "Distribution is not uniform"

請注意，這個示例僅用于演示目的，實際的測試代碼可能需要根據(jù)你的 random_shuffle 實現(xiàn)進行調(diào)整。