小编Ste*_*e D的帖子

如何在按降序排序的列表上使用bisect模块？例如.

import bisect

x = [1.0,2.0,3.0,4.0] # normal, ascending
bisect.insort(x,2.5)  # -->  x is [1.0, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0]     ok, works fine for ascending list

# however
x = [1.0,2.0,3.0,4.0]
x.reverse()           # -->  x is [4.0, 3.0, 2.0, 1.0]          descending list
bisect.insort(x,2.5)  # -->  x is [4.0, 3.0, 2.0, 1.0, 2.5]     2.5 at end, not what I want really   

唯一的方法是insort(insort_right)或insort_left - 这些方法都不适用于我.有什么建议？谢谢

strchrC标准库中的函数在char字符串中查找a ,但其签名需要int搜索字符.在我发现的这两个实现中,实现将其转换int为char:

char *strchr(const char *s, int c) {
    while (*s != (char)c) 
        if (!*s++)
            return 0; 
    return (char *)s; 
}

char *strchr(const char *s, int c) {  
    while (*s && *s != (char)c)
       s++;
    if (*s == c)  
      return (char *)s;
    return NULL;
}

有谁知道为什么？为什么不把a char作为参数呢？

计算200个硬币翻转中最长的头部和尾部序列.
我这样做了 - 在python中有没有更快的方法呢？(没有太混淆)

import random

def toss(n):
    count = [0,0]
    longest = [0,0]
    for i in xrange(n):
        coinface = random.randrange(2)
        count[coinface] += 1
        count[not coinface] = 0

        if count[coinface] > longest[coinface]:
            longest[coinface] = count[coinface]      
        #print coinface, count, longest  

    print "longest sequence heads %d, tails %d" %tuple(longest)

if __name__ == '__main__':
    toss(200)

看到这是为了促使我的演奏

在遗传算法中,当使用轮盘选择方法选择交叉成员时,群体是否首先需要按健康等级排序？

可能性似乎是:

1. 首先按提升适应度对人口进行排序
2. 通过降低健康来对人口进行排序
3. 不要对人口进行排序,让轮盘球落在可能的位置.

我认为以任何一种方式排序可能没有效果 - 在包含不同尺寸(通过适应性)切片的轮子上随机地着陆卵石将具有完全相同的结果机会,无论更大的切片是否被组合在一起.但我并不是100%相信.

你怎么看？

每一代做一次排序的需要也会影响算法的速度,所以我不愿意(如果使用精英主义,我会做一个排序,但我不是在这种情况下).谢谢,如果你知道,因为我无法通过谷歌等找到明确的答案..