将b[索引]中元素按照a中元素的值进行排序
将b[索引]中元素按照a中元素的值进行排序
- 🔍 逐部分解释
- ✅ `range(len(deta_f))`
- ✅ `key=lambda k: deta_f[k]`
- ✅ `reverse=True`
- 🧠 举个例子
- 🎯 应用场景(为什么这样写?)
- ✅ 总结
通义用来代码解释,简直是详细到无脑读!
代码”sorted_id = sorted(range(len(deta_f)), key=lambda k: deta_f[k], reverse=True)“
这行代码:
sorted_id = sorted(range(len(deta_f)), key=lambda k: deta_f[k], reverse=True)
的作用是:根据列表 deta_f
中元素的大小,对它们的索引进行排序,并将排序后的索引按从大到小的顺序保存在 sorted_id
中。
🔍 逐部分解释
✅ range(len(deta_f))
deta_f
是一个列表。len(deta_f)
表示这个列表的长度(元素个数)。range(len(deta_f))
会生成从0
到len(deta_f)-1
的一组索引。
例如:
deta_f = [3, 1, 4, 1, 5]
range(len(deta_f)) → range(0, 5) → [0, 1, 2, 3, 4]
✅ key=lambda k: deta_f[k]
- 这是一个 排序的关键函数。
- 它告诉 Python:按照
deta_f[k]
的值来排序这些索引,而不是直接用索引本身。
也就是说,虽然我们是在对 [0, 1, 2, 3, 4]
排序,但每个元素 k
的“权重”是 deta_f[k]
。
✅ reverse=True
- 表示按 降序排列(从大到小)。
- 如果你去掉这个参数或设为
False
,就是升序排列。
🧠 举个例子
假设:
deta_f = [10, 30, 20, 50, 40]
那么:
range(len(deta_f)) → [0, 1, 2, 3, 4]
现在我们对 [0, 1, 2, 3, 4]
按照 deta_f[k]
的值排序(降序):
索引 k | deta_f[k] |
---|---|
0 | 10 |
1 | 30 |
2 | 20 |
3 | 50 |
4 | 40 |
排序后(从大到小):
- 最大的
deta_f[k]
是50
(对应索引3
) - 第二大是
40
(索引4
) - 第三大是
30
(索引1
) - 第四大是
20
(索引2
) - 最小是
10
(索引0
)
所以最终结果是:
sorted_id = [3, 4, 1, 2, 0]
🎯 应用场景(为什么这样写?)
这段代码常用于 ALNS(自适应大邻域搜索算法) 或其他启发式算法中:
deta_f[k]
表示移除第k
个任务后目标函数的变化(损失);- 值越大,说明这个任务对解的质量影响越大;
- 所以你想优先移除那些“影响最大”的任务;
sorted_id[:d]
就是你要随机破坏阶段移除的任务索引。
✅ 总结
内容 | 说明 |
---|---|
目的 | 根据 deta_f 中值的大小,对其索引进行排序 |
结果 | sorted_id 是一个索引列表,按 deta_f 值从大到小排列 |
应用 | 常用于 ALNS 中选择“最值得破坏”的任务 |
示例 | deta_f = [10, 30, 20, 50, 40] → sorted_id = [3, 4, 1, 2, 0] |
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