回游模式代码

回游核心代码示例

python

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import timeimport random

class HuiYouNode:

    """

    回游节点：承载一次回游循环中产生的数据

    包括：历史分析、当下感知、未来推演，以及指向前后节点的指针

    """

    def __init__(self, index):

        self.index = index

        self.timestamp = time.time()

        self.history_analysis = None

        self.current_state = None

        self.future_prediction = None

        

        self.prev_node = None

        self.next_node = None

    def __repr__(self):

        return (f"<HuiYouNode #{self.index}, "

                f"history={self.history_analysis}, "

                f"current={self.current_state}, "

                f"future={self.future_prediction}>")

class HuiYouCore:

    """

    回游核心：负责管理回游节点、执行回溯、感知、推演三大核心逻辑

    """

    def __init__(self):

        self.nodes = []

        self.iteration = 0

    def run_cycle(self):

        """

        进行一次回游循环：

        1. 回溯历史

        2. 感知当前

        3. 预测未来

        4. 生成并链接节点

        """

        self.iteration += 1

        node = HuiYouNode(index=self.iteration)

        # 1. 回溯历史

        node.history_analysis = self.trace_back()

        # 2. 感知当前

        node.current_state = self.perceive()

        # 3. 预测未来

        node.future_prediction = self.predict(node.current_state)

        # 链接节点

        if self.nodes:

            last_node = self.nodes[-1]

            node.prev_node = last_node

            last_node.next_node = node

        self.nodes.append(node)

        return node

    def trace_back(self):

        """回溯模块：对所有已存在的节点进行简单汇总或分析"""

        if not self.nodes:

            return "无历史数据"

        # 简单示例：汇总之前所有节点的current_state平均值

        states = [nd.current_state for nd in self.nodes if nd.current_state is not None]

        if not states:

            return "历史节点中无数据"

        avg_state = sum(states) / len(states)

        return f"历史平均状态: {avg_state:.2f}"

    def perceive(self):

        """感知模块：模拟获取当前状态，如实时传感器或外部环境数据"""

        # 这里用随机数模拟当前输入

        return random.randint(1, 100)

    def predict(self, current_state):

        """未来推演模块：基于当前状态模拟预测未来场景"""

        # 简单示例：基于随机因子生成两个未来场景

        scenario_1 = current_state * random.uniform(1.1, 1.5)

        scenario_2 = current_state * random.uniform(0.8, 1.2)

        return {

            "scenario_1": round(scenario_1, 2),

            "scenario_2": round(scenario_2, 2)

        }

# -----------------------------# 以下为演示如何使用该回游核心# -----------------------------if __name__ == "__main__":

    huiyou_core = HuiYouCore()

    # 连续运行几次回游循环

    for _ in range(5):

        node = huiyou_core.run_cycle()

        print(node)

        time.sleep(1)

---

核心逻辑解析

HuiYouNode（节点）

1. • 用来记录每次回游产生的关键数据：
     • history_analysis：本次回游对过去的回溯结论。
     • current_state：本次回游感知到的当下状态。
     • future_prediction：本次回游对未来的预测。
   • 通过 prev_node 和 next_node 将节点串联成一个链式结构，便于逐步往返、回溯与前瞻。

HuiYouCore（核心管理者）

1. • 维护一个节点列表 self.nodes，记录所有已完成回游的节点。
   • trace_back()：回溯既往节点数据，提取有用的历史信息（示例中为所有节点“current_state”的平均值）。
   • perceive()：感知当前输入，在工业应用中可接入传感器、数据库、API 等。
   • predict()：进行未来推演或预测，可替换为机器学习、神经网络、时序分析模型等更复杂的方法。
   • run_cycle()：整合回溯-感知-预测三大逻辑，生成新的节点并串联到链表结构中。

演示用法

1. • 在示例末尾，我们通过循环 for _ in range(5) 运行 5 次回游，每次打印出新节点的信息，展示回溯、感知和预测的结果。

这段代码演示了最基础的“回游模式”核心：历史回溯 -> 实时感知 -> 未来推演 -> 节点连结。在实际项目中，你可以将回游逻辑替换为更复杂的算法、神经网络、强化学习等，从而让“回游”真正成为一个自适应、自我进化的智慧循环。