如何测试random_shuffle的正确性

random_shuffle 是一个用于对序列进行随机排序的函数

1. 基本功能测试：确保 random_shuffle 能够对输入序列进行随机排序。这包括测试不同长度的序列、包含重复元素的序列以及包含唯一元素的序列。

2. 分布均匀性测试：为了确保 random_shuffle 生成的随机排序是均匀分布的，可以对多次执行 random_shuffle 的结果进行统计分析。例如，对于一个长度为 n 的序列，可以计算每种可能的排序出现的次数，并检查它们是否接近相等。

3. 随机性测试：通过多次运行 random_shuffle 并比较结果，确保每次运行的结果都是不同的。这可以通过将每次运行的结果存储在一个集合中，并在所有运行完成后检查集合的大小是否等于运行次数。

4. 性能测试：测量 random_shuffle 的执行时间，以确保其性能符合预期。这可以通过对不同长度的序列进行多次排序并计算平均执行时间来完成。

5. 异常和边界条件测试：确保 random_shuffle 在处理异常输入（如空序列或非序列类型）时表现良好。例如，对于空序列，random_shuffle 应该不执行任何操作；对于非序列类型，应该引发适当的异常。

6. 确定性测试：如果 random_shuffle 提供了一个可选的随机数生成器参数，那么可以使用相同的随机数生成器进行多次排序，以确保每次运行的结果都是相同的。

下面是一个简单的 Python 示例，用于测试 random_shuffle 的基本功能和分布均匀性：

import random from collections import Counter  def random_shuffle(seq):     # 这里是你的 random_shuffle 实现     pass  # 基本功能测试 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"  # 分布均匀性测试 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" 

请注意，这个示例仅用于演示目的，实际的测试代码可能需要根据你的 random_shuffle 实现进行调整。