python構(gòu)造器和解構(gòu)器是什么意思

python

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有一個相應的特殊解構(gòu)器（destructor）方法名為__del__()。然而，由于python具有垃圾對象回收機制（靠引用計數(shù)），這個函數(shù)要直

到該實例對象所有的引用都被清除掉后才會被執(zhí)行。python中的解構(gòu)器是在實例釋放前提供特殊處理功能方法，它們通常沒有被實現(xiàn)，因為實例很少被顯式釋

放。

#!/usr/bin/env python

#coding=utf-8

class P():

def __del__(self):

pass

class C(P):

def __init__(self):

print 'initialized'

def __del__(self):

P.__del__(self)

print 'deleted'

c1 = C()

c2 = c1

c3 = c1

print id(c1), id(c2), id(c3)

del c1

del c2

del c3

python3里邊的解構(gòu)支持什么數(shù)據(jù)類型

Python 中的變量不需要聲明。每個變量在使用前都必須賦值，變量賦值以后該變量才會被創(chuàng)建。

在 Python 中，變量就是變量，它沒有類型，我們所說的"類型"是變量所指的內(nèi)存中對象的類型。

等號（=）用來給變量賦值。

等號（=）運算符左邊是一個變量名,等號（=）運算符右邊是存儲在變量中的值。

8 Metaheuristics

下圖介紹了兩種不同種類的Metaheuristics，我們主要用左邊的，尤其是Iterated Greedy。

I 和D 的過程用圖像表示如下：

我在這里只用Iterated Greedy算法。原因如下：

其他算法諸如蟻群算法等，可能能提供非常接近最優(yōu)解的方案，有些算法的運行速度也很快，可以彌補python運行慢的缺陷。但是這些算法通常存在諸多不足，例如算法太復雜，適用面很窄，需要設置過多參數(shù)導致很難實現(xiàn)。

Iterated Greedy的優(yōu)勢在于，它由兩個簡單的階段構(gòu)成：

D和I

更好的解決方案總會被接受

更壞的方案以特定的可能性接受，接受的概率如下圖

類似 模擬退火法 ：

從當前解決方案中隨機刪除 numberJobsToRemove 個訂單。這里 numberJobsToRemove 是Iterated Greedy的一個參數(shù)。

輸出的結(jié)果是被移除的訂單集合 removedJobs 和一個不完整的解決方案 partialPermutation 。

* 注意：solver.RNG.choice的結(jié)果每次都一樣，是因為我們設置了隨機數(shù)種子，目的就是只要是用同一個種子作為參數(shù)構(gòu)造出的solver的屬性RNG都是同一個。

將 removedJobs 重新加回 partialPermutation ，并插入到最佳位置（NEH）的順序，并返回新的完整解決方案。這個插入過程是通過排列Permutation實現(xiàn)的，看一下Construction函數(shù)的參數(shù)表可知，需要兩個列表。

* 注：前面講算法的時候說過，重構(gòu)函數(shù)執(zhí)行之后會生成一個新的方案newSolution，新方案就是通過把removedJobs插入到最佳位置得到的。最優(yōu)位置的選擇需要在Construction函數(shù)中借助 solver.EvaluationLogic.DetermineBestInsertion(completeSolution, i)來實現(xiàn)

我們通過簡單的解構(gòu)和重構(gòu)，必然會得出一個新方案newSolution，那么我們接受新方案newSolution為當前方案currentSolution的前提是，如果

- 新的解決方案（ newSolution ），

- 當前解決方案（ currentSolution ）。

* 公式中，T叫做baseTemperature，是Iterated Greedy的第二個參數(shù)，T越大，則接受更壞方案的概率也越大。新的最優(yōu)方案存儲在SolutionPool中（numberJobsToRemove是第一個參數(shù)）

下面開始對newSolution進行評估和比較：

* 注意：判斷一個新方案是否可接受取決于兩方面：1. 如果新方案更好，那么無論如何都會接受新方案；2. 如果新方案并沒有優(yōu)化，則視作WorseSolution，即使是worseSolution也是要按照公式計算出的概率來衡量是否要接受這個不好的方案

為了看起來更加直觀，我把接受差方案的過程寫成了函數(shù)AcceptWorseSolution。注意看參數(shù)表，以便于確定何時調(diào)用這個函數(shù)。

局部搜索可以被用于優(yōu)化currentSOlution，但不是必須的。通常會使用IterativeImprovement結(jié)合Insertion鄰域一起使用。

Iterated Greedy是一個迭代的解構(gòu)D和構(gòu)建C組成的序列。

在一個循環(huán)中被反復執(zhí)行，直到達到 停止標準 。

在這里的例子中， 停止標準 是迭代次數(shù) maxIterations ，但時間限制或沒有優(yōu)化的迭代次數(shù)也是可以的。

后面可能還會講到怎么設計一個沒有優(yōu)化的迭代次數(shù)，這里可以先思考一下。

現(xiàn)在嘗試運行一下：

與 IterativeImprovement 算法類似，現(xiàn)在要為 IteratedGreedy 創(chuàng)建一個單獨的類，以便該類的一個實例可以傳遞給求解器Solver。

像 IterativeImprovement 一樣， Iterated Greedy 應該繼承自 ImprovementAlgorithm 。

必要的 參數(shù) 是以下屬性：

EvaluationLogic, SolutionPool以及隨機數(shù)生成器RNG都由求解器solver傳遞給算法。

添加 IteratedGreedy 類，以便它可以作為一種算法傳遞給求解器。

成員函數(shù)：Konstruktor, Initialize, Destruction, Construction, AcceptWorseSolution, Run

python 解構(gòu)器 在實際應用中有什么作用

在準備我的 PyCon上關(guān)于HTML的演講 的時候我覺得我應該對現(xiàn)有的一些解析器和文檔模型做個性能對比。 實際上，情況有點復雜，因為處理HTML需要幾個步驟

網(wǎng)站題目：python解構(gòu)函數(shù) python 解構(gòu)
文章地址：http://www.chinadenli.net/article10/hpjogo.html

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