用python实现将字符串里面的连续数字提取出来，例如输入tsp225，输出225，输入pr76.tsp，输出76

你可以使用正则表达式来提取字符串中的连续数字。下面是一个示例代码，可以帮助你实现这个功能：

import re

def extract_numbers(string):
    # 使用正则表达式提取连续数字
    numbers = re.findall(r'\d+', string)
    
    # 将数字列表合并为一个字符串
    extracted_numbers = ''.join(numbers)
    
    return extracted_numbers

# 测试示例
string1 = 'tsp225'
print(extract_numbers(string1))  # 输出: 225

string2 = 'pr76.tsp'
print(extract_numbers(string2))  # 输出: 76

在代码中，`extract_numbers()`函数接受一个字符串作为参数。它使用`re.findall()`函数和正则表达式`r'\d+'`来提取连续数字，返回一个数字列表。然后，使用`''.join()`函数将数字列表合并为一个字符串，并返回这个字符串。

你可以根据你的需求修改代码，并在调用`extract_numbers()`函数时传入不同的字符串进行测试。

相关问题

python实现tsp

TSP（Traveling Salesman Problem）是一个经典的NP-hard问题，它的目标是在给定的城市之间找到最短的旅行路线，使得每个城市恰好被访问一次，最终回到起点城市。在Python中，可以使用不同的方法来解决TSP问题，下面介绍两种常用的方法：

方法一：暴力枚举法

暴力枚举法是一种朴素的解决TSP问题的方法，它枚举所有可能的旅行路线，计算它们的距离，并找到其中最短的路径。这种方法的时间复杂度为O(n!)，因此只适用于较小的问题规模。

import itertools

def tsp_brute_force(distances):
    n = len(distances)
    nodes = range(n)
    min_path, min_dist = None, float('inf')
    for path in itertools.permutations(nodes):
        dist = sum(distances[path[i]][path[i+1]] for i in range(n-1))
        dist += distances[path[-1]][path[0]]
        if dist < min_dist:
            min_path, min_dist = path, dist
    return min_path, min_dist

方法二：遗传算法

遗传算法是一种启发式算法，它模拟生物进化的过程来搜索解空间。在TSP问题中，每个个体表示一条旅行路线，每个基因表示一个城市，遗传算法通过选择、交叉和变异操作来生成新的个体，直到找到最短的路径。

import random

def tsp_genetic_algorithm(distances, pop_size=50, elite_size=20, mutation_prob=0.01, generations=500):
    n = len(distances)
    nodes = range(n)
    def create_individual():
        return random.sample(nodes, n)
    def fitness(individual):
        return sum(distances[individual[i]][individual[i+1]] for i in range(n-1)) + distances[individual[-1]][individual[0]]
    def crossover(parent1, parent2):
        child = [-1] * n
        gene_a, gene_b = random.sample(range(n), 2)
        start_gene, end_gene = min(gene_a, gene_b), max(gene_a, gene_b)
        for i in range(start_gene, end_gene+1):
            child[i] = parent1[i]
        for i in range(n):
            if parent2[i] not in child:
                for j in range(n):
                    if child[j] == -1:
                        child[j] = parent2[i]
                        break
        return child
    def mutate(individual):
        if random.random() < mutation_prob:
            gene_a, gene_b = random.sample(range(n), 2)
            individual[gene_a], individual[gene_b] = individual[gene_b], individual[gene_a]
        return individual
    population = [create_individual() for _ in range(pop_size)]
    for _ in range(generations):
        fitnesses = [fitness(ind) for ind in population]
        elites = sorted(range(pop_size), key=lambda i: fitnesses[i])[:elite_size]
        mating_pool = [population[i] for i in elites]
        while len(mating_pool) < pop_size:
            parent1, parent2 = random.sample(elites, 2)
            child = crossover(population[parent1], population[parent2])
            child = mutate(child)
            mating_pool.append(child)
        population = mating_pool
    fitnesses = [fitness(ind) for ind in population]
    best_index = min(range(pop_size), key=lambda i: fitnesses[i])
    return population[best_index], fitnesses[best_index]

这是两种常用的解决TSP问题的方法，你可以根据具体情况选择其中一种来实现。

python遗传算法解决TSP问题，输入城市的个数、城市坐标，输出最优路径和最短距离，可视化展现最优解的路径

好的，这个问题可以分为三个部分来回答：

## 1. 使用遗传算法解决TSP问题

遗传算法是一种常用的优化算法，可以用来解决TSP问题。TSP问题是一个典型的旅行商问题，即在给定的多个城市之间寻找一条最短的路径，使得每个城市只经过一次，最后回到起点。

遗传算法的基本思路是模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来不断优化种群中的个体，最终得到最优解。在TSP问题中，每个个体表示一种路径方案，可以用一个序列来表示。例如，对于5个城市的TSP问题，一个个体可以表示为[1,3,2,5,4]，表示从城市1出发，按照3、2、5、4的顺序依次经过其他城市，最后回到城市1。

具体的遗传算法实现过程可以参考以下步骤：

1. 初始化种群：随机生成一些个体作为初始种群。

2. 选择操作：使用适应度函数评估每个个体的适应度，并选择一些优秀的个体作为下一代的父代。

3. 交叉操作：从父代中随机选择两个个体进行交叉，生成两个新的后代个体。

4. 变异操作：对新的后代个体进行变异操作，引入一些随机变化，增加种群的多样性。

5. 重复执行2-4步骤，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数、适应度值达到一定阈值等）。

6. 输出最优解：从最终种群中选择适应度最好的个体作为最优解，即为TSP问题的最优路径。

## 2. 输入城市的个数和坐标

在Python中，可以使用列表或者字典等数据结构来表示城市的坐标。假设有n个城市，可以定义一个n行2列的列表来表示坐标。例如，对于4个城市，坐标分别为(1,2), (3,4), (5,6), (7,8)，可以定义如下：

cities = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

## 3. 可视化展现最优解的路径

在Python中，可以使用matplotlib库来进行数据可视化。具体地，可以使用plot函数来绘制城市的坐标点，使用plot和annotate函数来绘制路径和城市编号。

具体的实现过程可以参考以下步骤：

1. 调用遗传算法函数，得到TSP问题的最优解，以及每个城市的坐标。

2. 使用matplotlib库绘制城市的坐标点，例如使用scatter函数。

3. 使用plot和annotate函数绘制路径和城市编号，例如使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制城市坐标点
plt.scatter([x[0] for x in cities], [x[1] for x in cities])

# 绘制路径和城市编号
for i in range(len(best_path)-1):
    plt.plot([cities[best_path[i]][0], cities[best_path[i+1]][0]], [cities[best_path[i]][1], cities[best_path[i+1]][1]], 'r-')
    plt.annotate(str(best_path[i]), xy=(cities[best_path[i]][0], cities[best_path[i]][1]), fontsize=10)
plt.annotate(str(best_path[-1]), xy=(cities[best_path[-1]][0], cities[best_path[-1]][1]), fontsize=10)
    
# 显示图像
plt.show()

其中，best_path表示遗传算法得到的最优路径，cities表示每个城市的坐标。

这样就可以将TSP问题的最优解以可视化的方式展现出来了。