作为一个非科班出身的程序猿，算法始终是个软肋。之前倒也抽时间断断续续看了点算法的书，但基本过目即忘，可能每个算法都实际实现以下，编写下练习代码才能更好的学习。于是在github上创建了一个仓库，用来一个个实现算法。置于语言的选择，都说语言不过是工具，算法才是核心，那么就多用几种语言来实现吧。其实我会的语言也不多，c/c++可能还好，再就是个初学者阶段的Python，在实现算法的过程中，也能练习下这些语言的使用，一箭双雕呀，哈哈，有点小激动呢。

github上的仓库地址如下：

既然是在世界流行的github上创建仓库，上面我也尽量使用英文，虽然我这英文水平有点惨不忍睹。

好，让我们开始吧。

随机数生成

算法书上面开始介绍的算法必然是排序，要排序就要有数可排，那么就先写一个生成随机数的程序吧。

需求如下：

1. 生成随机数写入文件。

2. 制定生成整数还是浮点数。

3. 指定生成的数的大小范围。

4. 指定保存到文件的数之间的分隔符。

Python实现

这里我创建一个mypackage的路径，用于存放以后可能有复用价值的包，关于这种向文件里写数据的功能，就放到这里的myio.py里面。然后random_number_generator/random_number_generator.py用于实现生成随机数。

生成随机数的代码如下：

from random import uniform, randint
def randNumGenerator(numbType, numMin, numMax, numb):
    """
    numbType: an "int" for initerator, and a "float" for float number.
    numMin: The nimimum for the number generatored.
    numMax: the maximum for the number generatored.
    numb: the number of numbers generatored.
    """
    if numbType == "int":
        generator = randint
    elif numbType == "float":
        generator = uniform
    else:
        raise AttributeError("invalid value for type: %s" % numbType)
    numMin = int(numMin)
    numMax = int(numMax)
    numb   = int(numb)


    while numb > 0:
        yield generator(numMin, numMax);
        numb -= 1

这段代码采用标准标准包random中的uniform和randint分别实现生成随机浮点数和随机整数。

参数分别表示要生成的数的类型、最小值、最大值以及要生成的 数据个数。

该函数返回生成器，每次生成一个随机数，直至生成了指定的个数。

然后是该函数的单元测试：

import unittest
class TestRandNumGenerator(unittest.TestCase):

    def test_generatorInit(self):
       i = 0
       for n in randNumGenerator("int", 0, 10000, 20):
            i += 1
            self.assertTrue(n >= 0)
            self.assertTrue(n <= 10000)
            self.assertTrue(isinstance(n, int))

       self.assertEqual(i, 20)

    def test_generatorFloat(self):
        i = 0
        for n in randNumGenerator("float", 0, 10000, 20):
            i += 1
            self.assertTrue(n >= 0)
            self.assertTrue(n <= 10000)
            self.assertTrue(isinstance(n, float))

        self.assertEqual(i, 20)


    def test_typeError(self):
        with self.assertRaises(AttributeError):
            g = randNumGenerator("unknowType", 0, 10000, 20)
            g.__next__()

unittest运行有两种方法，一种是添加代码：

if __name__ == '__main__':
        unittest.main()

这样就默认运行单元测试了。但是我想让他默认运行的是写入文件的功能，所以采用另一种运行单元测试的方式：

接着是写入文件的操作。我将其放到mypackage/myio.py中，代码如下：

class MyIo(object):
    def __init__(self, path):
        self.path = path

    def writeSeperated(self, generator, separator = " "):
        """
        generator: a generator to generate fragments to write in file
        separator: separator between fragments.
        """

        with open(self.path, "w") as f:
            for frag in generator:
                f.write(str(frag))
                f.write(str(separator))

        f.close()

所有文件操作都放到一个MyIo的类中，初始化时会接收一个参数，表示文件路径。

这种以分隔符分隔数据写入文件的方法定义为writeSeperated，第一个参数是一个迭代器，用于生成要写入的数据，第二个参数是分隔符，默认是空格。

最后就是用生成随机数的迭代器带入到写入文件的函数中，一个交互式的生成随机数文件的函数如下：

def writeToFile():
    path = input("Please input the whole path of file:\n")
    numType = input('You want to generate "int" or "float"?\ntype "int" or "float":\n')
    minNum = input('the minimum value of the generated numbers:')
    maxNum = input('the maximum value of the generated numbers:')
    numb = input('the number you want to generate:')
    separator = input('the separator:')
    import sys
    sys.path.append("..")
    from mypackage.myio import MyIo
    myio = MyIo(path)

    myio.writeSeperated(randNumGenerator(numType, minNum, maxNum, numb))