python提问及解析

在看答案之前，可以先试试自己做哦！

1.图书馆借书还书系统

问题描述
问题：设计一个Python程序，该程序模拟一个大型图书馆的图书管理系统。图书馆拥有成千上万的书籍，每本书都有一个唯一的ISBN号、书名、作者、出版年份和所在书架的位置。系统需要支持以下功能：

添加书籍：能够添加新书到图书馆，包括其所有详细信息。
搜索书籍：通过书名、作者或ISBN号搜索书籍，并返回书籍的详细信息。
借书：根据ISBN号借出书籍，并更新书籍状态为“已借出”。如果书籍已被借出，则抛出异常。
还书：根据ISBN号归还书籍，并更新书籍状态为“可借阅”。
库存检查：检查并返回特定书架上所有书籍的列表，或者所有书籍的列表。
并行书籍处理：实现一个功能，能够并行地添加或更新大量书籍信息，以提高效率

答案：

import concurrent.futures  
  
class Book:  
    def __init__(self, isbn, title, author, year, shelf):  
        self.isbn = isbn  
        self.title = title  
        self.author = author  
        self.year = year  
        self.shelf = shelf  
        self.status = '可借阅'  
  
    def __repr__(self):  
        return f"Book(ISBN: {self.isbn}, Title: {self.title}, Author: {self.author}, Year: {self.year}, Shelf: {self.shelf}, Status: {self.status})"  
  
class Library:  
    def __init__(self):  
        self.books = {}  
  
    def add_book(self, book):  
        if book.isbn in self.books:  
            raise ValueError("ISBN已存在")  
        self.books[book.isbn] = book  
  
    def search_book(self, query):  
        results = []  
        for book in self.books.values():  
            if query.lower() in book.title.lower() or query.lower() in book.author.lower() or query == book.isbn:  
                results.append(book)  
        return results  
  
    def borrow_book(self, isbn):  
        book = self.books.get(isbn)  
        if not book or book.status != '可借阅':  
            raise ValueError("书籍已被借出或不存在")  
        book.status = '已借出'  
  
    def return_book(self, isbn):  
        book = self.books.get(isbn)  
        if book:  
            book.status = '可借阅'  
  
    def check_inventory(self, shelf=None):  
        if shelf is None:  
            return list(self.books.values())  
        return [book for book in self.books.values() if book.shelf == shelf]  
  
    def parallel_add_books(self, books):  
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:  
            executor.map(self.add_book, books)  
  
# 示例使用  
lib = Library()  
book1 = Book("1234567890", "Python Programming", "John Doe", 2020, "A1")  
lib.add_book(book1)  
print(lib.search_book("Python"))  
lib.borrow_book("1234567890")  
print(lib.check_inventory("A1"))  
lib.return_book("1234567890")  
  
# 并行添加书籍示例  
books_to_add = [Book(f"987654321{i}", f"Book {i}", f"Author {i}", 2021, f"B{i%5}") for i in range(100)]  
lib.parallel_add_books(books_to_add)

怎么样，第一道题你打几分，可以评论告诉我:D （100满分）

2.旅行商问题

问题描述
问题：设计一个Python程序，该程序用于解决“旅行商问题”（Traveling Salesman Problem, TSP）的近似解，并且能够在大型数据集上高效运行。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，要求找到一条最短的路径，使得销售员能够访问每个城市恰好一次并返回起点。

具体要求：

实现一个基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的TSP求解器。
遗传算法应包含选择、交叉、变异等基本操作。
使用Python的numpy库进行高效的矩阵运算，特别是计算城市间的距离。
允许用户自定义城市的位置（通过坐标数组输入）。
实现一个并行化版本，利用Python的concurrent.futures或multiprocessing模块来加速遗传算法的计算过程。
提供一种机制来评估算法的性能，比如通过比较不同参数（如种群大小、交叉率、变异率等）下的结果和计算时间

答案：

首先，使用numpy定义一个函数来计算城市间的欧几里得距离

import numpy as np  
  
def city_distances(coords):  
    n = len(coords)  
    distances = np.zeros((n, n))  
    for i in range(n):  
        for j in range(i + 1, n):  
            distances[i, j] = np.linalg.norm(coords[i] - coords[j])  
            distances[j, i] = distances[i, j]  
    return distances

2. 遗传算法实现
遗传算法主要包括初始化种群、选择、交叉、变异和适应度评估等步骤。

初始化种群：随机生成一组城市序列（染色体）。
选择：使用轮盘赌或其他选择机制来挑选优秀个体进行繁殖。
交叉：随机选择两个个体，在随机位置交换部分基因。
变异：以一定概率随机改变染色体中的某些城市位置。
适应度评估：计算每个染色体的总路径长度作为适应度。
3. 并行化
使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor来并行评估种群的适应度，因为适应度评估通常是计算密集型的，且不同个体之间的评估是独立的。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor  
  
def evaluate_population(population, distances):  
    with ProcessPoolExecutor() as executor:  
        results = list(executor.map(lambda ind: (ind, calculate_fitness(ind, distances)), population))  
    return results  
  
def calculate_fitness(individual, distances):  
    # 计算个体（染色体）的适应度（总路径长度）  
    # ...  
    pass

！允许用户通过命令行或配置文件输入城市坐标，并输出最优路径和路径长度

3.返回子集

假设你有一个由正整数组成的列表 nums，你需要编写一个Python函数 max_product_subset，该函数找出并返回 nums 中所有可能子集（包括空集和自身）中，元素乘积的最大值（注意：结果可能非常大，请使用Python的int类型处理，必要时考虑使用math.prod或自定义乘积计算以避免溢出）。

限制条件：

列表 nums 的长度在 1 到 100 之间。
列表 nums 中的每个元素都是正整数，且不超过 1000。
考虑到乘积可能非常大，请确保你的解决方案能够处理大数情况。
解题思路：

空集和单元素子集：空集的乘积为1（乘法的恒等元素），任何单元素子集的乘积就是该元素本身。
包含负数的特殊情况：由于题目说明所有元素都是正整数，我们可以忽略负数的情况，直接寻找最大乘积。
动态规划：我们可以使用动态规划来找到包含每个元素的最大乘积子集。但是，由于所有元素都是正数，我们实际上只需要找到包含当前元素的最大乘积（考虑当前元素单独成子集或与前一个最大乘积子集相乘的情况）。
优化：由于乘积可能非常大，我们不需要存储所有子集的乘积，只需要存储到当前位置为止的最大乘积即可。同时，我们还需要考虑一个特殊情况，即如果列表中存在0，则任何包含0的子集的乘积都将为0，此时我们只需返回列表中的最大值（因为任何数与0相乘都为0，不会比单独一个非零数大）

答案：

def max_product_subset(nums):  
    if not nums:  
        return 1  # 空集的情况  
      
    # 初始化最大乘积和当前乘积（考虑负数情况，但这里只处理正数）  
    max_product = nums[0]  
    current_product = nums[0]  
      
    # 遍历列表中的每个元素  
    for num in nums[1:]:  
        # 临时保存当前乘积，因为接下来要更新它  
        temp = max(num, current_product * num)  
        # 更新最大乘积和当前乘积  
        max_product = max(max_product, temp)  
        current_product = temp  
      
    return max_product  
  
# 示例  
nums = [2, 3, -2, 4]  # 注意：虽然示例中包含负数，但题目说明所有元素都是正数  
print(max_product_subset(nums))  # 假设nums已根据题目要求只包含正数，这里仅为示例  
  
# 正确的正数示例  
nums_positive = [2, 3, 4]  
print(max_product_subset(nums_positive))  # 应输出 24，因为 2*3*4=24 是最大乘积