【发布时间】：2014-08-06 18:14:13
【问题描述】：
所以我正在写实现 ACO 算法的this Python program。简而言之，当蚂蚁进行下一步行动时，它知道（1）它在哪个节点上，以及（2）它还需要访问哪些节点。使用该信息，它会检查每个Edge 的属性，以选择接下来应该访问的Node。所以我让蚂蚁使用该信息来查找相应的Edge。
在内部，我使用dict 将Node 对映射到Edge 实例。最初，我同意 Node 必须是可散列的限制。但是，这一直是我不太喜欢施加的限制，如果可能的话，我想消除它。
目前，我有一个Node 类，它通过散列对象的__dict__.items() 的frozenset 来实现__hash__，但这仍然会在涉及可变值的情况下产生错误（到目前为止，这是我最少的最喜欢的课程 - 永远）。
到目前为止，我一直在考虑使用 2D 矩阵，但通常情况下，Edges 与 Nodes 相比很少，这将导致矩阵稀疏，因此浪费了很多空间。我曾考虑过使用一个简单的列表，但后来我失去了进行超快速查找的能力。
TL;DR:
我可以使用哪些数据结构（如果实现是可靠的则首选）或自我实现，它们可以在不涉及生成哈希的情况下从一对 Nodes 中快速查找 Edges？
【问题讨论】：
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您需要从 pair 节点中查找边，还是只需要从给定节点开始遍历所有边？你要求前者，但你上面的用例描述似乎只做
for neighbor in current.neighbors: ... -
不，这是我试图避免的情况。我不想遍历所有的边缘，这就是我选择通过字典查找的原因。
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所以有一个节点数组，并给蚂蚁节点索引。然后你的密钥变成两个整数。或单个 64 位整数，高 32 位有一个索引，低 32 位有一个索引。它仍然是基于哈希的，但实现起来非常简单。
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@JimMischel 辉煌。正是我所追求的。我什至有点惭愧我没有看到那个简单的解决方案，但我知道这是太专注和太少的睡眠，哈哈！
标签： python optimization dictionary data-structures hash