Python中的基本贪心搜索答案

【问题标题】：Basic Greedy Search in PythonPython中的基本贪心搜索
【发布时间】：2017-01-19 18:36:21
【问题描述】：

def basic_greedy():

    start = 1
    mindist = d_dict[(1,2)]
    m = 0

    while len(tour)!=size:
        tour.append(start)
        for k in range(len(cities)):
            if cities[k] not in tour:
                if d_dict[(start,cities[k])]<mindist:
                    mindist = d_dict[(start,cities[k])]
                    m = k
        start = cities[m]

    return tour

这是我在 Python 中进行基本贪心搜索的代码。 start 是起始城市，tour 是一个列表，其中包含按访问顺序排列的城市，cities 是一个包含 1 中所有城市的列表size (1,2,3,4.....12..size) 其中 size 是城市的数量。 d_dict 是一个字典，包含每对可能的城市之间的距离。 mindist 和 m 只是临时变量，用于跟踪最近的邻居等。

我希望代码从城市 1 开始，移动到最近的邻居，然后到最近的邻居，直到每个城市都被覆盖一次。我希望这段代码的输出类似于城市 1 到 8 的 [1,5,3,8,4,6,2,7]（访问所有城市恰好一次），但我得到 [1,7,7,7,7,7,7,7]。怎么了？

【问题讨论】：

d_dict 是否包括城市与城市之间的距离？看起来你可能会以 7 为结尾，因为 7 最接近它自己。此外，您可能想在下一个循环开始之前重置 mindist；如果我从 city1 到 city2 并且距离为 1 个单位，然后从 city2 到任何地方的距离为 >1 个单位，会发生什么情况。
@AlbertRothman 刚刚重置 mindist 有效：D 我刚开始时包括 mindist = 99。休息照原样。非常感谢！
很高兴工作。为了使它更好，您可以搜索字典并找到最大的距离，然后在其中添加一个，并在每个循环开始时将其用作思维器；这样您的大距离就不会被硬编码（因此您可以添加比 99 更远的城市并且仍然可以获得解决方案）。

标签： python loops infinite-loop greedy traveling-salesman

【解决方案1】：

问题：一般来说，问题是不明确的。代码不完整。但是，让我提供一些基本的指示。希望能帮助到你。来了……

一旦找到并添加了一个城市，您就需要跳出 for 循环（似乎是这样，检查，仔细检查）。
代码不完整。例如： (a) 您如何访问列表游览？ (b) 尺寸未定义
确保不要重新考虑或添加旅游列表中已经访问过的城市（好像是这样，检查，重新检查）。
建议使用图/节点技术来实现这种贪婪搜索。

【讨论】：

我已经保证 2,3 - 我没有提到整个源代码，因为那太长了！ :)
这不能回答问题，作为评论会更好......

【解决方案2】：

def basic_greedy():
    # greedy search algorithm
    d_dict = {1: [(1, 2), (2, 15), (3, 30)], 2: [(1, 30), (7, 10)]}  # dict of lists of tuples such that nodei : [ (neighbourj, distancej), .... ]
    currentCity = 1
    tour = []   # list of covered nodes
    tour.append(currentCity)
    distanceTravelled = 0   # distance travelled in tour
    while len(set([neighbourCity for (neighbourCity, distance) in d_dict.get(currentCity, [])]).difference(set(tour))) > 0:  # set(currentCityNeighbours) - set(visitedNodes)
        # way 1 starts
        minDistanceNeighbour = None
        minDistance = None
        for eachNeighbour, eachNeighbourdDistance in d_dict[currentCity]:
            if eachNeighbour != currentCity and eachNeighbour not in tour:
                if minDistance is not None:
                    if minDistance > eachNeighbourdDistance:
                        minDistance = eachNeighbourdDistance
                        minDistanceNeighbour = eachNeighbour
                else:
                    minDistance = eachNeighbourdDistance
                    minDistanceNeighbour = eachNeighbour
        nearestNeigbhourCity = (minDistanceNeighbour, minDistance)
        # way 1 ends
        # way 2 starts
        # nearestNeigbhourCity = min(d_dict[currentCity], key=lambda someList: someList[1] if someList[0] not in tour else 1000000000)  # else part returns some very large number
        # way 2 ends
        tour.append(nearestNeigbhourCity[0])
        currentCity = nearestNeigbhourCity[0]
        distanceTravelled += nearestNeigbhourCity[1]
    print(tour)
    print(distanceTravelled)

这是你要求的吗？我可能也改变了距离字典和其他一些变量的结构，但这不会影响贪婪的方法逻辑，希望这对你有用...... 编辑了我的答案，因为我第一次在currentCity 的所有邻居中找到nearestNeighbourCity，但现在我在当前城市的所有未访问邻居中找到nearestNeighbourCity，因为我已经用两种方式做到了@987654325 @和way 2

【讨论】：