Question

以下python代码以某种特殊顺序遍历（c，g）的2D网格，该网格存储在“jobs”和“job_queue”中。但是我不确定在尝试理解代码之后它是哪种顺序。有人能够告诉订单并为每个功能的目的提供一些解释吗？谢谢和问候！

import Queue

c_begin, c_end, c_step = -5,  15, 2  
g_begin, g_end, g_step =  3, -15, -2  

def range_f(begin,end,step):  
    # like range, but works on non-integer too  
    seq = []  
    while True:  
        if step > 0 and begin > end: break  
        if step < 0 and begin < end: break  
        seq.append(begin)  
        begin = begin + step  
    return seq  

def permute_sequence(seq):  
    n = len(seq)  
    if n <= 1: return seq  

    mid = int(n/2)  
    left = permute_sequence(seq[:mid])  
    right = permute_sequence(seq[mid+1:])  

    ret = [seq[mid]]  
    while left or right:  
        if left: ret.append(left.pop(0))  
        if right: ret.append(right.pop(0))  

    return ret  

def calculate_jobs():  
    c_seq = permute_sequence(range_f(c_begin,c_end,c_step))  
    g_seq = permute_sequence(range_f(g_begin,g_end,g_step))  
    nr_c = float(len(c_seq))  
    nr_g = float(len(g_seq))  
    i = 0  
    j = 0  
    jobs = []  

    while i < nr_c or j < nr_g:  
        if i/nr_c < j/nr_g:  
            # increase C resolution  
            line = []  
            for k in range(0,j):  
                line.append((c_seq[i],g_seq[k]))  
            i = i + 1  
            jobs.append(line)  
        else:  
            # increase g resolution  
            line = []  
            for k in range(0,i):  
                line.append((c_seq[k],g_seq[j]))  
            j = j + 1  
            jobs.append(line)  
    return jobs  

def main():  

    jobs = calculate_jobs()  
    job_queue = Queue.Queue(0)  

    for line in jobs:  
        for (c,g) in line:  
            job_queue.put((c,g))  

main()

编辑：

每个（c，g）都有一个值。代码实际上是在（c，g）的2D网格中搜索以找到值最小的网格点。我猜代码是使用某种启发式搜索算法？原始代码在这里http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/gridsvr/gridregression.py，这是一个搜索svm算法的脚本，两个参数c和g的最佳值具有最小验证错误。

Answer 1

permute_sequence重新排序值列表，以便中间值为第一个，然后是每个半部分的中点，然后是剩余四个季度的中点，依此类推。所以permute_sequence(range(1000))就像这样开始：

    [500, 250, 750, 125, 625, 375, ...]

calculate_jobs使用permute_sequence提供的一维坐标序列交替填充行和列。

如果您最终要搜索整个2D空间，这无助于您尽快完成。您也可以按顺序扫描所有点。但我认为这个想法是在搜索中尽早找到最小的近似。我怀疑你可以通过随机洗牌来做到这一点。

xkcd读者会注意到urinal protocol只能给出稍微不同（可能更好）的结果：

    [0, 1000, 500, 250, 750, 125, 625, 375, ...]

Answer 2

以下是permute_sequence的实例示例：

print permute_sequence(range(8))
# prints [4, 2, 6, 1, 5, 3, 7, 0]
print permute_sequence(range(12))
# prints [6, 3, 9, 1, 8, 5, 11, 0, 7, 4, 10, 2]

我不确定为什么它使用这个顺序，因为在main中，似乎所有（c，g）的候选对仍然被评估，我认为。

这个python代码试图做什么

2 个答案: