本系列文章代码取材于书籍《Genetic Algorithms with Python》,本人是在校电气专业的研究生，立志从事于Python相关的代码工作，具体什么方向还有待深究。

众所周知，算法一类的相关工作在市场上工资不菲，对于跨专业想从事算法工作的同学，算法入门是很难的一件事，一者没有好的代码基础，二者算法书晦涩难懂，让人没有读下去的欲望。我从研究生入学到现在，已经有半年的时间了，期间一直摸索算法入门，但都没有坚持下来，但一直在学习Python的基础语法，几个月之前导师在群里推了这本书，还是英文，一开始没抱着什么期望，结果前几天偶尔得空，看了一下，发现这本书真的写的很用心，（这里不得不吐槽一下国内市面上的书本，大都没有用心写，都是这里抄抄那里抄抄），也挺符合我兴趣的，今天花了大半天攻克了Hello World 初级版（一是英语不好，二是学习的基础都遗忘了），这里先放代码，如果想听我自己的理解，有时间可以给大家录个视频。

  1. import random
  2. import datetime
  4. geneSet=' abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!.'
  5. target='Hello World!'
  6. def generate_parent(lenth):
  7.     genes=[]
  8.     while len(genes) < lenth:
  9.         sampleSize = min(lenth-len(genes),len(geneSet))
  10.         genes.extend(random.sample(geneSet,sampleSize))
  12.     return ''.join((genes))
  14. def get_fitness(guess):
  15.     return sum(1 for expected ,actual in zip(target,guess) if expected==guess)
  17. def mutate(parent):
  18.     index=random.randrange(0,len(parent))
  19.     childGenes= list(parent)
  20.     newGene,alternate = random.sample(geneSet,2)
  21.     childGenes[index]=alternate \
  22.         if newGene  == childGenes[index] \
  23.         else newGene
  24.     return ''.join(childGenes)
  26. random.seed()
  27. startTime=datetime.datetime.now()
  28. def display(guess):
  29.     timeDiff = datetime.datetime.now()-startTime
  30.     fitness=get_fitness(guess)
  31.     print('{0}\t{1}\t{2}'.format(guess,fitness,str(timeDiff)))
  33. bestParent=generate_parent(len(target))
  34. bestFitness=get_fitness(bestParent)
  35. display(bestParent)
  37. while True:
  38.     child =mutate(bestParent)
  40.     childFitness=get_fitness(child)
  41.     if bestFitness>=childFitness:
  42.         continue
  43.     display(child)
  44.     if childFitness>=len(bestParent):
  45.         break
  46.     bestFitness=childFitness
  47.     bestParent=child

下次更新不知道什么时候，随缘（PS:我自己再跑，时间挺长的，没有书本上那么快）。

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