编写一段符合下列要求的代码，4.突变：步骤1：从一个解中随机选择两个突变点。步骤2：在两点之间交换两个元素，形成一个新的解决方案，突变概率为0.4

以下是一个使用 Python 实现的遗传算法模板，其中包含了符合要求的突变操作：

import random

# 定义适应度函数
def fitness(solution):
    # TODO: 计算解决方案的适应度值
    pass

# 定义突变操作
def mutate(solution, mutation_rate):
    if random.random() < mutation_rate:
        # 随机选择两个突变点
        i, j = random.sample(range(len(solution)), 2)
        # 在两点之间交换两个元素
        solution[i], solution[j] = solution[j], solution[i]
    return solution

# 定义遗传算法主函数
def genetic_algorithm(population, fitness_func, mutation_rate, generations):
    for i in range(generations):
        # 计算适应度值
        fitness_values = [fitness_func(solution) for solution in population]
        # 选择操作
        # TODO: 实现选择操作
        # 交叉操作
        # TODO: 实现交叉操作
        # 突变操作
        population = [mutate(solution, mutation_rate) for solution in population]
    # 返回最优解
    best_solution = max(population, key=fitness_func)
    return best_solution

在上述代码中，`mutate` 函数实现了符合要求的突变操作，其中 `mutation_rate` 参数表示突变概率。具体来说，我们在函数中生成一个随机数，如果这个随机数小于 `mutation_rate`，则进行突变操作。其中，`random.sample(range(len(solution)), 2)` 表示从解决方案中随机选择两个突变点，`solution[i], solution[j] = solution[j], solution[i]` 表示在两点之间交换两个元素。