降低这段代码的重复率：def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])

可以通过使用函数来避免代码的重复。以下是重构后的代码：

def get_random_index(sol_list):
    return random.randint(0, len(sol_list)-1)

def selectSol(model):
    sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list)
    model.sol_list = []
    for i in range(model.n_select):
        f1_index = get_random_index(sol_list)
        f2_index = get_random_index(sol_list)
        f1_fit = sol_list[f1_index].fitness
        f2_fit = sol_list[f2_index].fitness
        model.sol_list.append(sol_list[f2_index] if f1_fit < f2_fit else sol_list[f1_index])

重构后的代码中，`get_random_index()` 函数用于获取随机索引，避免了在代码中多次使用 `random.randint()` 的重复性。 `selectSol()` 函数只需要调用 `get_random_index()` 函数两次来获取两个不同的随机索引，然后使用三元运算符更加简洁地实现了代码逻辑。