代码实现

##初始化,N为种群规模，n为染色体长度
def init(self,N,n):
C = []
for i in range(N):
c = []
for j in range(n):
a = np.random.randint(0,2)
c.append(a)
C.append(c)
return C
##评估函数
# x(i)取值为1表示被选中，取值为0表示未被选中
# w(i)表示各个分量的重量，v（i）表示各个分量的价值，w表示最大承受重量
def fitness(self,C,N,n,W,V,w):
S = []##用于存储被选中的下标
F = []## 用于存放当前该个体的最大价值
for i in range(N):
s = []
h = 0 # 重量
f = 0 # 价值
for j in range(n):
if C[i][j]==1:
if h+W[j]<=w:
h=h+W[j]
f = f+V[j]
s.append(j)
S.append(s)
F.append(f)
return S,F
## 适应值函数,B位返回的种族的基因下标，y为返回的最大值
def best_x(self,F,S,N):
y = 0
x = 0
B = [0]*N
for i in range(N):
if y x = i
y = F[x]
B = S[x]
return B,y
## 计算比率
def rate(self,x):
p = [0] * len(x)
s = 0
for i in x:
s += i
for i in range(len(x)):
p[i] = x[i] / s
return p
## 选择
def chose(self,p, X, m, n):
X1 = X
r = np.random.rand(m)
for i in range(m):
k = 0
for j in range(n):
k = k + p[j]
if r[i] <= k:
X1[i] = X[j]
break
return X1
## 交配
def match(self,X, m, n, p):
r = np.random.rand(m)
k = [0] * m
for i in range(m):
if r[i] k[i] = 1
u = v = 0
k[0] = k[0] = 0
for i in range(m):
if k[i]:
if k[u] == 0:
u = i
elif k[v] == 0:
v = i
if k[u] and k[v]:
# print(u,v)
q = np.random.randint(n - 1)
# print(q)
for i in range(q + 1, n):
X[u][i], X[v][i] = X[v][i], X[u][i]
k[u] = 0
k[v] = 0
return X
## 变异
def vari(self,X, m, n, p):
for i in range(m):
for j in range(n):
q = np.random.rand()
if q X[i][j] = np.random.randint(0,2)
return X


前后端数据交互

前端使用ajax作为接口，后端在views写好后端逻辑，在urls里面配置好路由，项目运行后，后端的数据就可以与前端进行交互。以动态规划算法为例，前端接口举例代码如下：

$(document).ready(function(){
$.ajax({
url:"http://127.0.0.1:8000/getinfo/",
type:"GET",
success: function (resp){
if(resp.result == "success"){
alert(resp.maxvalue)
}
}
})
});


后端代码：

from django.http import JsonResponse
from DP_Project.models.knapsack import Knapsack
def Dynamic(request):
knapsacks = Knapsack.objects.filter(number='1')
v_list = [] # 体积列表
w_list = [] # 价值列表
v_list.append(0) # 体积列表初始化
w_list.append(0) # 价值列表初始化
for knapsack in knapsacks:
v_list.append(int(knapsack.volume))
w_list.append(int(knapsack.worth))
V = 200
N = len(v_list)
f = [0] * (V + 1)
for i in range(1, N):
for j in range(V, v_list[i] - 1, -1):
f[j] = max(f[j], f[j - v_list[i]] + w_list[i])
maxvalue = f[V]
return JsonResponse({
'result':'success',
'maxvalue':maxvalue,
})


附加功能——登陆注册

此次项目的附加功能是登录注册，用户进入平台后首先需要完成登录，才可以进入平台。

具体逻辑为，在前端设计对象的数据接受接口，当用户输入数据后进入数据库进行查询或者增加，完成后跳转到使用界面。前端逻辑如下：

const inputs = document.querySelectorAll(".input");
function focusFunction(){
let parentNode = this.parentNode.parentNode;
parentNode.classList.add('focus');
}
function blurFunction(){
let parentNode = this.parentNode.parentNode;
if(this.value == ''){
parentNode.classList.remove('focus');
}
}
inputs.forEach(input=>{
input.addEventListener('focus',focusFunction);
input.addEventListener('blur',blurFunction);
});


后端逻辑如下：

from django.contrib import auth
from django.contrib.auth import authenticate
from django.http import HttpResponseRedirect
from django.shortcuts import render
# 用户登录
def login(request):
if request.method == "GET":
cOntext= {'previous_page': request.GET.get('from_page', '/index')}
return render(request, 'login.html', context)
else:
username = request.POST['username']
password = request.POST['password']
try:
user = authenticate(request, username=username, password=password)
auth.login(request, user)
return HttpResponseRedirect(request.GET.get('from_page', '/index'))
except:
cOntext= {'login_info': True, 'previous_page': request.GET.get('from_page', '/index')}
return render(request, 'login.html', context)


软件实现及功能展示

登陆界面

用户注册

散点图绘制

数据排序

数据输入

问题求解

日志记录

commit记录

结对照片

PSP

总结

　　通过本次结对编程实践，两个人合作确实能带来1+1>2的效果，从需求分析到总体设计再到编码，两个人合作会激发许多奇思妙想，例如：我之前从未使用Django框架，我的同伴告诉我它的好处，我们便在此次开发过程中使用，发现这确实是一个十分方便的框架。此外，两人合作可以取长补短，我们各有精通的地方，也各有短板，在此次开发中，我们相互帮助，共同进步。