1.6 字典中的键映射多个值 defaultdict

本文介绍如何利用Python的collections模块中的defaultdict来简化字典操作,特别关注于自动初始化字典key的默认值,这在添加元素时非常有用。文章通过实例展示了如何使用列表和集合作为defaultdict的默认值,以及如何使用setdefault方法实现类似功能。
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"""
你可以很方便的使用 collections 模块中的 defaultdict 来构造这样的字典。
defaultdict 的一个特征是它会自动初始化每个 key 刚开始对应的值,所以你
只需要关 注添加元素操作了。比如:
选择使用列表还是集合取决于你的实际需求。如果你想保持元素的插入顺序就应
该使用列 表, 如果想去掉重复元素就使用集合(并且不关心元素的顺序问题
"""
from collections import defaultdict
f = {    'a' : [1, 2, 3],    'b' : [4, 5] }
e = {    'a' : {1, 2, 3},    'b' : {4, 5} }

d = defaultdict(list)
d['a'].append(1)
d['a'].append(2)
d['b'].append(4)
print(d)  #  -》defaultdict(<class 'list'>, {'a': [1, 2], 'b': [4]})


d = defaultdict(set)
d['a'].add(1)
d['a'].add(2)
d['b'].add(4)
print(d)   # -》defaultdict(<class 'set'>, {'a': {1, 2}, 'b': {4}})

d = {} # A regular dictionary
d.setdefault('a', []).append(1)
d.setdefault('a', []).append(2)
d.setdefault('b', []).append(4)
print(d)   # -》{'a': [1, 2], 'b': [4]}

参考文档:《python cookbook(第3版)高清中文完整版(###).pdf》

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小,其中每个变量的取区间都是 [-1, ...
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