为什么我在 Python 中没有 运行 随机函数的情况下第二次直接在同一个 运行 中得到相同的结果？
Why do I get same results directly within same run in second time without run random function in it in Python?
我编写了一个 KargerMinCut 函数，其中我在 Python 中编写了一个随机函数，但我在相同的 运行 中得到了相同的结果。如果我重新启动该功能，则会打印出不同的结果。
这是代码
import random
with open('test.txt') as f:
#kargerMinCut
#a = [[int(x) for x in ln.split()] for ln in f]
data_set = []
for ln in f:
line = ln.split()
if line:
a = [int(x) for x in line]
data_set.append(a)
def choose_random_edge(data):
a = random.randint(0,len(data)-1)
b = random.randint(1,len(data[a])-1)
return a,b
def compute_nodes(data):
data_head = []
for i in xrange(len(data)):
data_head.append(data[i][0])
return data_head
def find_index(data_head,data,u,v):
index = data_head.index(data[u][v])
return index
def replace(data_head,data,index,u):
for i in data[index][1:]:
index_index = data_head.index(i)
for position,value in enumerate(data[index_index]):
if value == data[index][0]:
data[index_index][position] = data[u][0]
return data
def merge(data):
u,v = choose_random_edge(data)
print u,v
data_head = compute_nodes(data)
index = find_index(data_head,data,u,v)
data[u].extend(data[index][1:])
#print data
data = replace(data_head,data,index,u)
#print data
data[u][1:] = [x for x in data[u][1:] if x!=data[u][0]]
#print data
data.remove(data[index])
#print data
return data
def KargerMinCut(data):
while len(data) >2:
data = merge(data)
#print data
num = len(data[0][1:])
print num
#KargerMinCut(data_set)
这是test.txt
1 2 3 4 7
2 1 3 4
3 1 2 4
4 1 2 3 5
5 4 6 7 8
6 5 7 8
7 1 5 6 8
8 5 6 7
已编辑 12-28-2016
我通过添加输入数据的本地副本修改了 merge 和 replace 中的代码。不知道我说的对不对
这是代码
def replace(data_head,data,index,u):
data1 = data
for i in data[index][1:]:
index_index = data_head.index(i)
for position,value in enumerate(data[index_index]):
if value == data[index][0]:
data1[index_index][position] = data[u][0]
return data1
def merge(data1):
data = data1
u,v = choose_random_edge(data)
#print u,v
data_head = compute_nodes(data)
index = find_index(data_head,data,u,v)
data[u].extend(data[index][1:])
#print data
data2 = replace(data_head,data,index,u)
#print data
data2[u][1:] = [x for x in data2[u][1:] if x!=data2[u][0]]
#print data
data2.remove(data2[index])
#print data
return data2
但是当我运行 merge(data_set)的时候发现我又改了输入法。为什么以及我应该做什么？谁能给我一些线索？
Here is the output of merge and data_set
通过添加想要的输出图像进行编辑
图片如下：
wanted output
我想循环计算 KargerMinCut(data_set) 并选择最小值作为输出。
如您所见，当我循环计算 KargerMinCut(data_set) 时，我应该得到不同的结果而不是相同的结果，这是错误的。我知道我在调用 KargerMinCut(data_set) 时更改了输入数据，但我不知道如何修复它。
问题已于 2017 年 1 月 7 日解决
我在顶部使用 import copy，在 KargerMinCut() 的第一行使用 data = copy.deepcopy(data)。添加 calc_num() 功能。
这是输出：
calc_number(data_set,20)
17
calc_number(data_set,2)
17
calc_number(data_set,15)
20
calc_number(data_set,15)
17
代码如下：
随机导入
导入副本
with open('kargerMinCut.txt') as f:
#kargerMinCut
#a = [[int(x) for x in ln.split()] for ln in f]
data_set = []
for ln in f:
line = ln.split()
if line:
a = [int(x) for x in line]
data_set.append(a)
def choose_random_edge(data):
a = random.randint(0,len(data)-1)
b = random.randint(1,len(data[a])-1)
return a,b
def compute_nodes(data):
data_head = []
for i in xrange(len(data)):
data_head.append(data[i][0])
return data_head
def find_index(data_head,data,u,v):
index = data_head.index(data[u][v])
return index
def replace(data_head,data,index,u):
for i in data[index][1:]:
index_index = data_head.index(i)
for position,value in enumerate(data[index_index]):
if value == data[index][0]:
data[index_index][position] = data[u][0]
return data
def merge(data):
u,v = choose_random_edge(data)
#print u,v
data_head = compute_nodes(data)
index = find_index(data_head,data,u,v)
data[u].extend(data[index][1:])
#print data
data = replace(data_head,data,index,u)
#print data
data[u][1:] = [x for x in data[u][1:] if x!=data[u][0]]
#print data
data.remove(data[index])
#print data
return data
def KargerMinCut(data):
data = copy.deepcopy(data)
while len(data) >2:
data = merge(data)
#print data
num = len(data[0][1:])
return num
#KargerMinCut(data_set)
def calc_number(data,iteration):
list = []
for i in xrange(iteration):
list.append(KargerMinCut(data))
return min(list)
data_set 是一个列表，列表是可变的。如果您遵循函数调用：KargerMinCut 调用 merge 和 merge 调用 replace。 merge 和 replace 都会改变传递的列表。
merge 在行
中改变它
data[u].extend(data[index][1:])
replace 在行
中改变它
data[index_index][position] = data[u][0]
在单个会话中，您第一次调用 KargerMinCut(data_set) 时它发生变异 data_set，将输入更改为第二次调用 KargerMinCut(data_set)。这就是两个函数调用行为不同的原因。
如果这不是您想要的，您可以通过创建 data.
的本地副本来启动每个函数 merge 和 replace
def KargerMinCut(data):
while len(data) > 2: #here is the problem
data = merge(data)
# print data
num = len(data[0][1:])
print num
问题出在第二行。
在第二次调用 KargerMinCut len(data)>2 时，它再次打印相同的数字。
我编写了一个 KargerMinCut 函数，其中我在 Python 中编写了一个随机函数，但我在相同的 运行 中得到了相同的结果。如果我重新启动该功能，则会打印出不同的结果。
这是代码
import random
with open('test.txt') as f:
#kargerMinCut
#a = [[int(x) for x in ln.split()] for ln in f]
data_set = []
for ln in f:
line = ln.split()
if line:
a = [int(x) for x in line]
data_set.append(a)
def choose_random_edge(data):
a = random.randint(0,len(data)-1)
b = random.randint(1,len(data[a])-1)
return a,b
def compute_nodes(data):
data_head = []
for i in xrange(len(data)):
data_head.append(data[i][0])
return data_head
def find_index(data_head,data,u,v):
index = data_head.index(data[u][v])
return index
def replace(data_head,data,index,u):
for i in data[index][1:]:
index_index = data_head.index(i)
for position,value in enumerate(data[index_index]):
if value == data[index][0]:
data[index_index][position] = data[u][0]
return data
def merge(data):
u,v = choose_random_edge(data)
print u,v
data_head = compute_nodes(data)
index = find_index(data_head,data,u,v)
data[u].extend(data[index][1:])
#print data
data = replace(data_head,data,index,u)
#print data
data[u][1:] = [x for x in data[u][1:] if x!=data[u][0]]
#print data
data.remove(data[index])
#print data
return data
def KargerMinCut(data):
while len(data) >2:
data = merge(data)
#print data
num = len(data[0][1:])
print num
#KargerMinCut(data_set)
这是test.txt
1 2 3 4 7
2 1 3 4
3 1 2 4
4 1 2 3 5
5 4 6 7 8
6 5 7 8
7 1 5 6 8
8 5 6 7
已编辑 12-28-2016
我通过添加输入数据的本地副本修改了 merge 和 replace 中的代码。不知道我说的对不对
这是代码
def replace(data_head,data,index,u):
data1 = data
for i in data[index][1:]:
index_index = data_head.index(i)
for position,value in enumerate(data[index_index]):
if value == data[index][0]:
data1[index_index][position] = data[u][0]
return data1
def merge(data1):
data = data1
u,v = choose_random_edge(data)
#print u,v
data_head = compute_nodes(data)
index = find_index(data_head,data,u,v)
data[u].extend(data[index][1:])
#print data
data2 = replace(data_head,data,index,u)
#print data
data2[u][1:] = [x for x in data2[u][1:] if x!=data2[u][0]]
#print data
data2.remove(data2[index])
#print data
return data2
但是当我运行 merge(data_set)的时候发现我又改了输入法。为什么以及我应该做什么？谁能给我一些线索？
Here is the output of merge and data_set
通过添加想要的输出图像进行编辑
图片如下： wanted output
我想循环计算 KargerMinCut(data_set) 并选择最小值作为输出。
如您所见，当我循环计算 KargerMinCut(data_set) 时，我应该得到不同的结果而不是相同的结果，这是错误的。我知道我在调用 KargerMinCut(data_set) 时更改了输入数据，但我不知道如何修复它。
问题已于 2017 年 1 月 7 日解决
我在顶部使用 import copy，在 KargerMinCut() 的第一行使用 data = copy.deepcopy(data)。添加 calc_num() 功能。
这是输出：
calc_number(data_set,20)
17
calc_number(data_set,2)
17
calc_number(data_set,15)
20
calc_number(data_set,15)
17
代码如下： 随机导入 导入副本
with open('kargerMinCut.txt') as f:
#kargerMinCut
#a = [[int(x) for x in ln.split()] for ln in f]
data_set = []
for ln in f:
line = ln.split()
if line:
a = [int(x) for x in line]
data_set.append(a)
def choose_random_edge(data):
a = random.randint(0,len(data)-1)
b = random.randint(1,len(data[a])-1)
return a,b
def compute_nodes(data):
data_head = []
for i in xrange(len(data)):
data_head.append(data[i][0])
return data_head
def find_index(data_head,data,u,v):
index = data_head.index(data[u][v])
return index
def replace(data_head,data,index,u):
for i in data[index][1:]:
index_index = data_head.index(i)
for position,value in enumerate(data[index_index]):
if value == data[index][0]:
data[index_index][position] = data[u][0]
return data
def merge(data):
u,v = choose_random_edge(data)
#print u,v
data_head = compute_nodes(data)
index = find_index(data_head,data,u,v)
data[u].extend(data[index][1:])
#print data
data = replace(data_head,data,index,u)
#print data
data[u][1:] = [x for x in data[u][1:] if x!=data[u][0]]
#print data
data.remove(data[index])
#print data
return data
def KargerMinCut(data):
data = copy.deepcopy(data)
while len(data) >2:
data = merge(data)
#print data
num = len(data[0][1:])
return num
#KargerMinCut(data_set)
def calc_number(data,iteration):
list = []
for i in xrange(iteration):
list.append(KargerMinCut(data))
return min(list)
data_set 是一个列表，列表是可变的。如果您遵循函数调用：KargerMinCut 调用 merge 和 merge 调用 replace。 merge 和 replace 都会改变传递的列表。
merge 在行
data[u].extend(data[index][1:])
replace 在行
data[index_index][position] = data[u][0]
在单个会话中，您第一次调用 KargerMinCut(data_set) 时它发生变异 data_set，将输入更改为第二次调用 KargerMinCut(data_set)。这就是两个函数调用行为不同的原因。
如果这不是您想要的，您可以通过创建 data.
merge 和 replace
def KargerMinCut(data):
while len(data) > 2: #here is the problem
data = merge(data)
# print data
num = len(data[0][1:])
print num
问题出在第二行。
在第二次调用 KargerMinCut len(data)>2 时，它再次打印相同的数字。