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1. 引言
因为在学习遗传算法路径规划的内容,其中遗传算法中涉及到了种群的初始化,而在路径规划的种群初始化中,种群初始化就是先找到一条条从起点到终点的路径,也因此需要将路径中重复节点之间的路径删除掉(避免走回头路),这样子初始种群会比较优越,也能加快算法收敛速度。然后我在搜资料的时候发现,许多的代码都是滤除列表中相同元素的,并没有滤除相同元素中间段的代码,因此就自己写了。
2. 代码部分
我在python程序中把每一条路径用列表表示的,因此每一个列表就是一条路径比如
a = [0,1,3,4,5,6,3,4,7,3,5,8,9,8,10,13,11,12,10]
a就是一条路径起点为0,终点为10,但是可以看到,中间有许多回头路。因此设计算法将冗余部分滤除。代码如下,带有详细注释:
a = [0,1,3,4,5,6,3,4,7,3,5,8,9,8,10,13,11,12,10]#初始列表 def fiter(a): #定义一个函数 for i in a: #遍历列表中的内容 a = a[a.index(i)+1:] #把当前内容索引的后面的内容剪切下来 因为前面的已经比对过了 if i in a: #如果当前内容与后面有重复 return i,1 #返回当前重复的内容 以及标志位1 else: #没有重复就不用管 继续for循环 pass return 0,0 #全部遍历完 没有重复的就返回0 这里返回两个0 是因为返回的数量要保持一致 b = 1 #标志位 while(b == 1): #标志位一直是 1 则说明有重复的内容 (i,b) = fiter(a) #此时接受函数接收 返回值 i是重复的内容 b是标志位 c = [j for j,x in enumerate(a) if x==i] #将重复内容的索引全部添加进c列表中 a = a[0:c[0]]+a[c[-1]:] #a列表切片在重组 print(a)
3. 结果
这段代码还有改进的地方,可以把整体代码封装成函数,留着慢慢品吧
4. 续
算了,放在遗传算法总工程中,发现还是要封装起来,直接贴代码吧
代码如下:
a = [0,1,3,4,5,6,3,4,7,3,5,8,9,8,10,13,11,12,10] class Fiter: def __init__(self): self.b = 1 #标志位 def function(self,a): #定义一个函数 for i in a: #遍历列表中的内容 a = a[a.index(i)+1:] #把当前内容索引的后面的内容剪切下来 因为前面的已经比对过了 if i in a: #如果当前内容与后面有重复 return i,1 #返回当前重复的内容 以及标志位1 else: #没有重复就不用管 继续for循环 pass return 0,0 #全部遍历完 没有重复的就返回0 这里返回两个0 是因为返回的数量要保持一致 def fiter(self,a): while(self.b == 1): #标志位一直是 1 则说明有重复的内容 (i,self.b) = self.function(a) #此时接受函数接收 返回值 i是重复的内容 b是标志位 c = [j for j,x in enumerate(a) if x==i] #将重复内容的索引全部添加进c列表中 a = a[0:c[0]]+a[c[-1]:] #a列表切片在重组 return (a) fiter = Fiter() #实例化 a = fiter.fiter(a) #调用方法 返回已经滤除的列表 print(a)
这里直接封装成了类对象,使用得时候先实例化再调用方法就行了。结果和上面的结果是一样的。
总结
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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