closed_list = set()什么意思
时间: 2024-05-19 13:11:24 浏览: 12
`closed_list` 是一个集合(set)变量,用于存储已经被访问过的节点或状态。在搜索算法中,我们通常需要记录已经访问过的节点,以避免重复访问和避免进入死循环。当我们访问一个节点时,我们将其添加到 `closed_list` 中。在后续搜索中,如果我们再次访问到已经在 `closed_list` 中的节点,我们就可以快速跳过它,而不必再次执行相同的操作。因此,`closed_list` 可以提高搜索算法的效率。
相关问题
line 47, in tsp_path_planning closed_tour = np.array(list(vertex_cover) + [vertex_cover[0]]) TypeError: 'set' object is not subscriptable
这个错误是因为你尝试从一个集合对象中获取元素,但集合对象不支持像列表和元组那样的索引操作。解决方案是将该集合对象转换为列表对象,例如使用`list()`函数将`vertex_cover`转换为列表对象,如下所示:
```python
closed_tour = np.array(list(vertex_cover) + [list(vertex_cover)[0]])
```
这将把`vertex_cover`集合转换为列表,然后将其连接到第一个元素上,最后将结果转换为NumPy数组。这应该解决该错误。
fig = plt.figure(dpi=100,figsize=(10,20)) ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal') ax.set_xlim((40,-100)) ax.set_ylim((-50,-160)) for i in polygon_list: ax.add_patch(Polygon(list(i), closed=True,fill=True)) sc = ax.scatter(0, 0,color='red') time_text = ax.text(-100,-160, '', fontsize=15) # 定义动画函数 def update(frame): # 根据时间选择点的位置 x=data.loc[data['label']==frame]['position_x'] y=data.loc[data['label']==frame]['position_y'] # text=list(data.loc[(data['phase']=='A')&(data['label']==frame)]['count']) # print(text) a=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['A'][0] b=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['B'][0] c=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['C'][0] d=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['D'][0] text='A:'+str(a)+'\n'+'B:'+str(b)+'\n'+'C:'+str(c)+'\n'+'D:'+str(d) time_text.set_text(text) offsets = np.column_stack((x, y)) sc.set_offsets(offsets) return [sc,time_text] # 创建动画 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=1000, interval=0.1, blit=True) ani.save('point.gif') # 显示动画 plt.show() 这段代码为什么慢,怎么优化
这段代码慢的原因可能有以下几个方面:
1. 数据量过大,导致绘图速度变慢。可以尝试减少数据量或者使用更高效的绘图库。
2. 在循环中不断添加图形,导致绘图重复计算,浪费时间。可以尝试将图形添加到列表中,然后一次性绘制。
3. 在动画函数中进行了大量的数据处理,导致运行速度变慢。可以尝试将数据预处理,或者使用更高效的算法。
为了优化这段代码,可以尝试以下几个方法:
1. 将数据分批处理,一次只处理部分数据,减少计算量。
2. 将图形添加到列表中,一次性绘制所有图形。
3. 将数据预处理,缓存需要频繁使用的数据,减少计算量。
4. 尝试使用其他的绘图库,如 Matplotlib 的扩展库 Seaborn 或者 Plotly,这些库可以更高效地绘制大量数据。
5. 尝试使用更高效的算法,如 KD-Tree 算法,可以更快地计算数据。
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