以下是基于您提供的内容整理的完整示例demo，包含基准测试和内存测量的完整实现：

// 完整选举基准测试示例
use frame_benchmarking::{benchmarks, account};
use pallet_election_provider_support_benchmarking::*;
use frame_support::traits::ElectionProvider;
use frame_system::RawOrigin;

// 1. 基准测试宏定义
benchmarks! {
    // 测试提交选举解决方案
    submit_election_solution {
        // 定义变量范围
        let v in 1..1000; // 选民数量范围
        let t in 1..50;   // 目标数量范围
        
        // 生成随机选民和目标
        let (voters, targets) = generate_random_voters_targets(v, t);
        
        // 计算选举解决方案
        let solution = compute_election_solution(voters, targets);
    }: {
        // 实际测试部分 - 提交选举解决方案
        ElectionProvider::submit_election_solution(RawOrigin::Signed(caller).into(), solution)
            .expect("提交解决方案失败");
    }
    verify {
        // 验证选举结果
        assert!(ElectionProvider::current_election_results().is_some());
    }

    // 测试大型选举场景下的内存使用
    submit_large_election {
        let v = 10_000; // 大量选民
        let t = 100;    // 多个目标
        
        // 生成大型选举数据
        let (voters, targets) = generate_large_election(v, t);
        let solution = compute_election_solution(voters, targets);
        
        // 开始内存追踪
        frame_benchmarking::memory::start_mem_tracing();
    }: {
        // 提交大型选举解决方案
        ElectionProvider::submit_election_solution(RawOrigin::Signed(caller).into(), solution)
            .expect("提交解决方案失败");
    }
    verify {
        // 获取内存统计信息
        let mem_stats = frame_benchmarking::memory::finish_mem_tracing();
        println!("峰值内存使用: {} bytes", mem_stats.peak);
    }
}

// 2. 自定义选举场景实现
fn custom_election_scenario() {
    use pallet_election_provider_support_benchmarking::{
        ElectionScenarioBuilder, 
        StakeDistribution
    };

    // 构建自定义选举场景
    let scenario = ElectionScenarioBuilder::new()
        .voter_count(1000)  // 设置选民数量
        .target_count(50)   // 设置目标数量
        .voter_stake_distribution(StakeDistribution::Exponential) // 设置权益分布
        .build();

    // 运行基准测试
    let results = scenario.run_benchmarks();
    
    // 输出结果
    for (name, metrics) in results {
        println!("测试场景: {}", name);
        println!("执行时间: {} ms", metrics.time);
        println!("内存使用: {} bytes", metrics.memory);
    }
}

// 3. 主测试函数
fn main() {
    // 初始化测试环境
    let mut ext = ExtBuilder::default().build();
    
    ext.execute_with(|| {
        println!("运行选举基准测试...");
        
        // 运行内置基准测试
        let benchmarks = ElectionBenchmarks::new();
        let results = benchmarks.run_benchmarks();
        
        // 输出基准测试结果
        for (name, metrics) in results {
            println!("{}: {} ms", name, metrics.time);
        }
        
        // 运行自定义选举场景
        println!("\n运行自定义选举场景...");
        custom_election_scenario();
    });
}

代码说明

1. 基准测试宏：

   • 使用benchmarks!宏定义了两个测试场景
   • submit_election_solution测试不同规模选举的提交性能
   • submit_large_election测试大型选举的内存使用情况

2. 自定义选举场景：

   • 使用ElectionScenarioBuilder构建特定测试场景
   • 可以配置选民数量、目标数量和权益分布模式

3. 内存测量：

   • 使用frame_benchmarking::memory模块追踪内存使用
   • 测量峰值内存消耗，帮助优化选举算法

4. 执行流程：

   • 初始化测试环境
   • 运行内置基准测试
   • 运行自定义场景测试
   • 输出各项性能指标

这个完整示例展示了如何使用pallet-election-provider-support-benchmarking库进行全面的选举性能测试，包括时间测量和内存分析。