ants table列表全屏展示时设置固定宽度，在屏幕缩小时每一列的宽可以自适应

您可以使用CSS的@media查询和flexbox布局实现这个效果。具体实现步骤如下：

1.设置 ants table 的宽度为100%。

2.使用flexbox布局来确定每一列的宽度，设置每一列的flex属性为1，表示每一列的宽度平均分配。

3.使用@media查询来判断屏幕宽度是否小于一个特定值，如果小于，则取消每一列的固定宽度，让每一列自适应宽度。

具体代码如下：

.ants-table {
  width: 100%;
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
}

.ants-table td {
  flex: 1;
  min-width: 200px;
}

@media (max-width: 768px) {
  .ants-table td {
    min-width: auto;
  }
}

在上面的代码中，我们设置了每一列的最小宽度为200px，在屏幕宽度小于768px时，取消每一列的最小宽度限制，让每一列自适应宽度。您可以根据实际情况修改代码中的数值。

相关问题

ants table列表宽度溢出，怎么让在屏幕缩小自适应自适应

要让 ants table 列表在屏幕缩小时自适应宽度，可以通过设置表格容器的样式来实现。具体步骤如下：

1. 给表格容器添加一个固定宽度，比如设置为 100%。

2. 设置表格容器的 CSS 属性 overflow-x: auto，这样当表格宽度超出容器宽度时，会出现水平滚动条。

3. 设置表格的 CSS 属性 table-layout: fixed，这样表格列的宽度会根据表格容器的宽度自动调整。

通过这样的设置，当屏幕缩小时，表格容器会自动调整宽度，同时出现水平滚动条，用户可以通过滚动条查看表格内容，从而实现自适应效果。

写一个用自适应蚁群算法计算最优解的旅行商问题

好的，以下是一个使用自适应蚁群算法计算最优解的旅行商问题的示例代码：

import numpy as np

# 定义问题参数
n_cities = 20  # 城市数量
n_ants = 20  # 蚂蚁数量
alpha = 1.0  # 信息素重要程度因子
beta = 5.0  # 启发函数重要程度因子
rho = 0.1  # 信息素挥发因子
Q = 100  # 常数因子
t0 = 1  # 初始信息素浓度
max_iter = 100  # 最大迭代次数

# 生成随机城市坐标
np.random.seed(42)
cities = np.random.rand(n_cities, 2)

# 计算距离矩阵
dist_mat = np.zeros((n_cities, n_cities))
for i in range(n_cities):
    for j in range(n_cities):
        dist_mat[i, j] = np.sqrt((cities[i, 0] - cities[j, 0]) ** 2 
                                 + (cities[i, 1] - cities[j, 1]) ** 2)

# 初始化信息素浓度矩阵
pher_mat = np.ones((n_cities, n_cities)) * t0

# 定义启发函数
def heuristic_func(dist):
    return 1.0 / dist

# 定义选择下一个城市的策略
def select_next_city(cur_city, unvisited_cities, pher_mat, dist_mat, alpha, beta):
    # 计算下一个城市的概率分布
    probs = np.zeros(len(unvisited_cities))
    for i, city in enumerate(unvisited_cities):
        probs[i] = (pher_mat[cur_city, city] ** alpha) * (heuristic_func(dist_mat[cur_city, city]) ** beta)
    probs /= np.sum(probs)
    # 根据概率分布选择下一个城市
    next_city = np.random.choice(unvisited_cities, p=probs)
    return next_city

# 定义更新信息素浓度的策略
def update_pheromone(trails, pher_mat, rho, Q):
    delta_pher_mat = np.zeros((n_cities, n_cities))
    for trail in trails:
        for i in range(n_cities - 1):
            delta_pher_mat[trail[i], trail[i+1]] += Q / dist_mat[trail[i], trail[i+1]]
        delta_pher_mat[trail[-1], trail[0]] += Q / dist_mat[trail[-1], trail[0]]
    pher_mat *= (1 - rho)
    pher_mat += delta_pher_mat

# 定义自适应参数更新策略
def update_parameters(success_count, total_count, alpha, beta):
    # 计算成功率
    success_rate = success_count / total_count
    # 根据成功率动态调整alpha和beta
    if success_rate > 0.95:
        alpha *= 1.05
        beta *= 1.05
    elif success_rate < 0.05:
        alpha *= 0.95
        beta *= 0.95
    return alpha, beta

# 迭代搜索
best_dist = np.inf
best_path = None
for iter in range(max_iter):
    # 初始化蚂蚁位置和已访问城市
    ant_positions = np.random.randint(0, n_cities, size=n_ants)
    visited_cities = np.zeros((n_ants, n_cities), dtype=bool)
    visited_cities[np.arange(n_ants), ant_positions] = True
    # 搜索路径
    for i in range(n_cities - 1):
        # 选择下一个城市
        next_cities = []
        for j in range(n_ants):
            unvisited_cities = np.where(~visited_cities[j])[0]
            next_city = select_next_city(ant_positions[j], unvisited_cities, pher_mat, dist_mat, alpha, beta)
            ant_positions[j] = next_city
            visited_cities[j, next_city] = True
            next_cities.append(next_city)
        # 更新信息素浓度
        update_pheromone(next_cities, pher_mat, rho, Q)
    # 计算本次迭代的最优解
    dists = []
    paths = []
    for j in range(n_ants):
        path = []
        dist = 0
        cur_city = ant_positions[j]
        unvisited_cities = np.where(~visited_cities[j])[0]
        while len(unvisited_cities) > 0:
            next_city = select_next_city(cur_city, unvisited_cities, pher_mat, dist_mat, alpha, beta)
            path.append(cur_city)
            dist += dist_mat[cur_city, next_city]
            cur_city = next_city
            unvisited_cities = np.where(~visited_cities[j])[0]
        path.append(cur_city)
        dist += dist_mat[cur_city, ant_positions[j]]
        dists.append(dist)
        paths.append(path)
    best_idx = np.argmin(dists)
    if dists[best_idx] < best_dist:
        best_dist = dists[best_idx]
        best_path = paths[best_idx]
    # 更新自适应参数
    alpha, beta = update_parameters(len(paths), n_ants, alpha, beta)
    # 打印迭代信息
    print(f"iter {iter}: best_dist={best_dist}")

在上述代码中，我们使用了一个自适应参数更新策略，根据每次迭代的成功率来动态调整alpha和beta的大小。在每次迭代结束后，我们根据所有蚂蚁的路径更新信息素浓度矩阵，并计算最优路径。最后，我们打印出每次迭代的最优解。