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简而言之，有之前的人写的包可以做这个[捂脸]
一点一点的写，先把问题最简单化，然后一点一点的加进去算法的更深入、更需要控制的地方，最后就ok了
额但凡第一个人写出来，后面写出来的人就会越来越多.....
这就像你小学觉得一元二次方程很难一样，到了高中你就感觉不到了
从数学角度说，和其它算法比，遗传算法是比较简单的算法，尽管它是全局最优算法。比赛时能写出，不是创造出[呲牙]。是学过、练过，或直接使用程序库。好听的说，是知识的积累；难听的说，是比赛时套用。
这两种并不是很难啊，从底层逻辑理解了就容易写出来的，我估计你还是没吃透，多思考下。
编程也是语言，用语言来描述逻辑而已。算法再复杂，能说清，就能写出来。
大学曾参加过两次数学建模比赛，成绩不理想。数学作为工具，属于纯逻辑和理性范畴，有些结果可能有些反直觉，演算是计算力，建模才是创造力。
至于你说的那些算法，大多数时候我们只需要知道他的结论和适用范围即可，需要的时候拿来直接用，创造这些算法那可不是一两天的事，都是好多数学家长期努力的结果，所以也不要自卑，除非你是数学家。
不难写呀，这些需要的背景知识比较多，需要先 练习，熟悉了接口，应用时调用库就可以
这写算法理论多数属于研究生博士研究的东西，本科生仅有一些编程的基础知识。知识的组成就像金字塔一样，你现在处于金字塔的最底层，而这些算法位于金字塔的塔尖。你需要去用自己有限的认知尽可能的搜集信息，让自己去抓取塔尖的知识。如果想要写出那样的算法，你还要有一定的研究和挖掘能力，善于发现他们的不足或者缺陷，来一步一步完善。
这是很多人很多年积累下来的算法。就算知名的计算机科学家也不是天天能出新算法的。许多计算机科学家一生可能也贡献一两个算法，当然这已经足够厉害了。至于学习这些算法当然相对容易地多