获得任意N个区分度最高的RGB颜色值是一个经典的问题，之前在做一些可视化的东西时需要解决这个问题。首先去网上找了一些方法，未果，于是想自己来搞，心里的想法是，先给出一个距离函数用来度量两个RGB颜色值的区分度，然后再通过随机和贪心的方式依次获得N个颜色值。如果要这样搞的话，距离函数的定义就非常关键了，这就避免不了要去看一些学术论文，想着就有点畏惧，又要查文献、读文献，感觉要花好几天时间。于是就先放下了，用随机生成颜色的方法来解决，但是效果很不好。今天又认真的查了一些资料，发现10年前，已经有人在Stack Overflow上问过了，其中第二个回答很全面，获赞最多，既给出了一些文献研究，又在N比较小的情况下给出了一些简单的解决方案。第一个回答的获赞也不少，而且非常简单，在这里，我就选了第一个回答用python实现了一下，其思路是先通过随机的方式获得N个区分度比较高的HLS颜色值，然后再将其转换为RGB颜色，代码如下所示（GitHub地址）。

import colorsys
import random

def get_n_hls_colors(num):
hls_colors = []
i = 0
step = 360.0 / num
while i < 360:
h = i
s = 90 + random.random() * 10
l = 50 + random.random() * 10
_hlsc = [h / 360.0, l / 100.0, s / 100.0]
hls_colors.append(_hlsc)
i += step

return hls_colors

def ncolors(num):
rgb_colors = []
if num < 1:
return rgb_colors
hls_colors = get_n_hls_colors(num)
for hlsc in hls_colors:
_r, _g, _b = colorsys.hls_to_rgb(hlsc[0], hlsc[1], hlsc[2])
r, g, b = [int(x * 255.0) for x in (_r, _g, _b)]
rgb_colors.append([r, g, b])

return rgb_colors
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