我现在需要你将上面说的要求合并，给我相似度和浓度的计算式

当我将相似度和浓度计算结合起来时，以下是合并后的计算公式：

import math

def calculate_similarity(chromosome1, chromosome2):
    num_similar = sum([1 for gene1, gene2 in zip(chromosome1, chromosome2) if gene1 == gene2])
    similarity = num_similar / len(chromosome1)
    return similarity

def calculate_density(population, chromosome, a):
    similar_count = sum([1 for other_chromosome in population if calculate_similarity(chromosome, other_chromosome) >= a])
    density = similar_count / len(population)
    return density

def calculate_similarity_and_density(population, chromosome, a):
    similarity = calculate_similarity(chromosome, population[0])
    density = calculate_density(population, chromosome, a)
    return similarity, density

在这个代码中，我们定义了一个新的函数`calculate_similarity_and_density`来同时计算相似度和浓度。它接受三个参数：`population`（种群），`chromosome`（染色体）和 `a`（与染色体相似的阈值）。

首先，我们调用`calculate_similarity`函数来计算染色体与种群中的第一个染色体之间的相似度。

然后，我们调用`calculate_density`函数来计算染色体与整个种群中相似度大于等于阈值 `a` 的染色体的比例（即浓度）。

最后，我们返回相似度和浓度的值作为一个元组。

请注意，这个实现假定`calculate_similarity`和`calculate_density`函数已经定义并能够正确计算相似度和浓度。你可以根据需要自行修改这些函数的实现。