Question

node in children始终为假但在调试器中：

(pdb) children.keys()
...
turn: 1, last: (5, 2), hash: 5837165650205296398,
...
(pdb) node
turn: 1, last: (5, 2), hash: 5837165650205296398
(pdb) node in children
False
(pdb) node.__eq__(node)
True

此处是函数。

def _select(node):
    path = []
    global new, terminals, found
    while True:
        path.append(node)
        if node not in children: new += 1;return path
        if not children[node]: terminals += 1;return path;
        unexplored = children[node] - children.keys()
        if unexplored:
            found += 1
            n = unexplored.pop() # ignore best path?
            path.append(n)
            return path
        # node = _uct_select(node)
        else: node = choice(tuple(children[unexplored]))

这是哈希（）和 eq （）函数

    def __hash__(self):
        "Nodes must be hashable"
        return hash(tuple(self.board.flatten() ))

    def __eq__(node1, node2):
        "Nodes must be comparable"
        return node1.board is node2.board

board只是一个[6,7]数组

Answer 1

问题出在您的eq函数上。除非它们是完全相同的列表，即。 ID等于is时将返回false。它与==

不同

board_b  = [6,7]
board_a  = [6,7]

print(board_a is board_b)
print(board_a == board_b)

打印

False
True

有关顶部的更多信息，请参见Is there a difference between "==" and "is"?。

Answer 2

我从您的问题和评论中猜测node.board是一个numpy数组；如果您明确提到这一点，将会有所帮助。 numpy数组上的==运算符（即__eq__()）确实具有一些令人惊讶的行为：它返回一个numpy布尔数组，而不是单个布尔值。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2])
>>> b = np.array([1, 2])
>>> a == b
array([ True,  True])

但是is运算符不能用作替代，因为这两个数组不是同一对象：

>>> a is b
False

因此，在这种情况下，您需要使用numpy.array_equal(node1.board, node2.board)：

>>> np.array_equal(a, b)
True

“在字典中”总是错误的

2 个答案: