random.sample () возврат той же случайной последовательности каждый раз?

MPS - это не только DSL для Java. На самом деле это язык-ангост. Язык можно создать на любом другом языке, поддерживаемом MPS. Мы поддерживаем Java, XML и простой текст (в крайнем случае) вне рамки в MPS 1.1. Вероятно, в будущей версии мы предоставим другие языки, такие как javascript, css и т.д.

Одной из ключевых особенностей MPS, которая недоступна в других инструментах, является возможность составления языков. Можно создать несколько языковых расширений и составить их путь. Например, один поставщик может внедрить язык для своей базы данных, а другой - язык для финансовых расчетов. Они будут хорошо работать вместе, и у вас не будет никаких проблем, таких как неясности и т.д.

Вы можете попытаться вызвать setNeedsDisplay после преобразования, я не уверен, сработает это или нет, но это стоит выстрела.

Я не уверен, что вы имеете в виду, «генерируя точно такую же случайную последовательность». Поскольку вы даете нам только фрагмент, который нельзя запустить самостоятельно, вполне возможно, что в других частях вашего кода есть ошибки, которые вы решили не показывать нам - я попытался добавить абсолютно минимальное количество кода, необходимое для запуска вашего фрагмента, то есть:

import random

import string
def self(): pass
self.alphabet = list(string.lowercase)
self.finalWord = []
self.length = 4

for x in range(5):
  alphabet = self.alphabet
  for i in range (self.length):
      value = random.sample(alphabet, 1)
      alphabet.remove(value[0])
      self.finalWord.append(value[0])
  print "Final word = ", self.finalWord

и вот что я вижу, когда запускаю этот самодостаточный сценарий несколько раз:

$ python sa.py 
Final word =  ['y', 'm', 'u', 'z']
Final word =  ['y', 'm', 'u', 'z', 'h', 'b', 'c', 's']
Final word =  ['y', 'm', 'u', 'z', 'h', 'b', 'c', 's', 'x', 'l', 'r', 'n']
Final word =  ['y', 'm', 'u', 'z', 'h', 'b', 'c', 's', 'x', 'l', 'r', 'n', 'q', 'a', 'k', 'e']
Final word =  ['y', 'm', 'u', 'z', 'h', 'b', 'c', 's', 'x', 'l', 'r', 'n', 'q', 'a', 'k', 'e', 'p', 'd', 'j', 'w']
$ python sa.py 
Final word =  ['k', 'v', 'o', 'd']
Final word =  ['k', 'v', 'o', 'd', 'q', 'p', 'w', 'l']
Final word =  ['k', 'v', 'o', 'd', 'q', 'p', 'w', 'l', 'n', 'u', 'g', 't']
Final word =  ['k', 'v', 'o', 'd', 'q', 'p', 'w', 'l', 'n', 'u', 'g', 't', 'i', 'r', 'e', 'f']
Final word =  ['k', 'v', 'o', 'd', 'q', 'p', 'w', 'l', 'n', 'u', 'g', 't', 'i', 'r', 'e', 'f', 's', 'c', 'j', 'z']
$ python sa.py 
Final word =  ['o', 'a', 'g', 't']
Final word =  ['o', 'a', 'g', 't', 'k', 'j', 'y', 'w']
Final word =  ['o', 'a', 'g', 't', 'k', 'j', 'y', 'w', 'z', 'l', 'i', 's']
Final word =  ['o', 'a', 'g', 't', 'k', 'j', 'y', 'w', 'z', 'l', 'i', 's', 'u', 'p', 'f', 'm']
Final word =  ['o', 'a', 'g', 't', 'k', 'j', 'y', 'w', 'z', 'l', 'i', 's', 'u', 'p', 'f', 'm', 'h', 'e', 'q', 'v']

Как вы видите, это все, что угодно , но «точно такая же случайная последовательность» - она меняет каждый прогон, как и ожидалось.

Я думаю, что я неправильно прочитал ваш разум при попытке сделать ваш код исполняемым, и вы имеете в виду, что он будет использоваться совсем не так, как мой крошечный сценарий использует его - но затем чтение ума является ненадежным искусством (вот почему было бы намного лучше, если бы вы опубликовали автономный, бегущий пример, сделанный как можно крошечнее, пока еще воспроизводите вашу проблему, а не заставляя нас пытаться читать ваш ум! -).

Почему бы вам не изменить автономный сценарий, который я только что разместил на минимально необходимую сумму, чтобы приблизить его к предполагаемому использованию и воспроизвести проблему, которую вы наблюдаете? Тогда нам будет намного проще и продуктивнее обнаружить любую проблему, которую может иметь ваш код, и предложить лучший способ ее исправить!

Изменить : код ОП, вставленный в пастебин, имеет две ошибки, которые не имеют абсолютно никакого отношения к случайным и объединяются для создания наблюдаемого поведения ОП. Вот соответствующая часть кода, отредактированная:

class Phenotype:
   ...
   chromosome = []

   def __init__(self, alleles = []):
    self.length = len(alleles)
    self.alleles = alleles
    self.initialBuild()

   def initialBuild(self):
    alleleSet = self.alleles
    for i in range (self.length):
        value = random.sample(alleleSet, 1)
        alleleSet.remove(value[0])
        self.chromosome.append(value[0])

ОК, здесь есть еще одна ошибка (использование старых, устаревших классов в новом коде, вместо блестящих новых классов стиля, которые всегда должны использоваться), но это не то, что кусает ОП (еще), так что мы просто упомянем его вскользь; -).

Ошибка 1: поскольку ни __ init __ , ни любой другой метод никогда не выполняют присвоение self.chromosome =... , все упоминания self.chromosome в коде фактически относятся к одному и единственному списку Фенотип.хромосома , которую разделяют все экземпляры класса Phenotype . Так что неизбежно все такие экземпляры всегда будут иметь точно такую же, идентичную хромосому , несмотря ни на что. Исправьте: добавьте self.chromosome = [] в __ init __ (лучше также удалить переменные уровня класса, потому что они не приносят пользы и только путают проблему).

Ошибка 2: снова посмотрите на следующие строки кода, чтобы обнаружить его:

    self.alleles = alleles
       ...
    alleleSet = self.alleles
       ...
        alleleSet.remove(value[0])

Получил? self.alleles и локальное имя allele Set - это все ссылки на точно один и тот же набор alleles (или список, на самом деле), который передан - так что remove call i изменяет переданную коллекцию. Так что эта коллекция остается пустой после того, как был создан самый первый фенотип (вот почему, несмотря на Bug 1, хромосома не продолжает расти: потому что коллекция аллелей остается пустой forevermore).

Исправление: сделайте копию, например allele Set = list (self.alleles) , чтобы избежать повреждения оригинальной коллекции.

Лучше исправить: то, что вы делаете, это чрезвычайно свернутый способ написания гораздо более простого кода, например:

self.chromosome = list(self.alleles)
random.shuffle(self.chromosome)

, то есть просто получить случайную перестановку. Построение случайной перестановки, делающее N отдельных выборок и удаляющее каждую выборку из набора по мере ее генерации, - это действительно обходной, медленный и сложный способ атаки на чрезвычайно простую проблему! -)