我遇到了一个非常有趣的问题，我已经开始开发一个遗传学习算法，并且已经成功实现了。这是一个简单的遗传算法，旨在通过随机选择字符存储到字符串中，并使用标准的选择和变异方法来进行，直到找到最终答案，有时这个方法运作得非常完美。

然而，有时会有一个字符不正确。我认为这是由于排序算法速度慢造成的。以下是我目前的代码：

这是循环代码

while (!word.Get_found()){    generation++;    word.Calculate_fitness();    word.Selection();   //选择    word.Crossover();   //交叉    system("cls");    std::cout << "Generation: " << generation << " Highest fitness: " << word.get_fittest() << " with string: " << word.get_item() << "\n";}

这是适应度函数的代码

void Guess_word::Calculate_fitness()// 根据猜测的词与匹配的字符串计算适应度;{    for (int i = 0; i < population.size(); i++)    {        population.at(i).second = 0;        for (int j = 0; j < population.at(i).first.size(); j++)        {            if (population.at(i).first.at(j) == Phrase.at(j))            {                population.at(i).second += 1;//计算适应度            }        }        if (population.at(i).second == Phrase.size() && population.at(i).first == Phrase)        {            found = true;        }    }}

这是选择函数的代码

void Guess_word::Selection()//确定种群中最高适应度的个体并使其成为父代{    //我讨厌稳定排序....    //它表示要对成对的元素进行排序并保持它们在一起    std::sort(population.begin(), population.end(), [](auto &a, auto &b) { return a.second > b.second; });    //从交配池中随机选择两个父代    parents.clear();    parents.push_back(population.at(0));    parents.push_back(population.at(1));}

种群实体是以字符串和整数的向量对形式存在的，分别表示猜测和适应度。在调试代码后，我发现种群确实包含了正确的猜测，但适应度是错误的。我认为排序算法移动整数的速度比配对的字符串快。这意味着在适应度函数中，它选择了一个作为答案的项目，该项目只有一个字符不正确，但其正确的适应度是从另一个向量实体移动过来的。

我尝试使用稳定排序并调整算法的位置，看看是否是时间问题。然而，没有效果。是否有办法让程序等待排序完成（这在时间上是不高效的），或者有办法使排序更快，或者实现一个更快的自定义排序算法，这在旧硬件上会更有效率。

任何建议都将不胜感激！

回答：

问题很简单，代码在进行交叉操作并将其存储回种群的第0个位置，使其在最终结果显示之前随机变化。