正如James Brady提到的，你的itertools.combination是一个键。但这并不是一个完整的解决方案。

解决方案1

import itertools
def all(lst):
    # ci is a bitmask which denotes particular combination,
    # see explanation below
    for ci in range(1, 2**len(lst)):
        yield tuple(itertools.compress(
            lst,
            [ci & (1<<k) for k in  range(0, len(lst))]
        ))

解决方案2

import itertools
def all_combs(lst):
    for r in range(1, len(lst)+1):
        for comb in itertools.combinations(lst, r):
            yield comb

例子

>>> list(all_combs([1,2,3]))
[(1,), (2,), (3,), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (1, 2, 3)]
>>> len(list(all_combs([1,2,3])))
7
>>> len(list(all_combs(range(0, 15))))
32767
>>> list(all([1,2,3]))
[(1,), (2,), (1, 2), (3,), (1, 3), (2, 3), (1, 2, 3)]
>>> len(list(all(range(15))))
32767

解释

假设数组A的长度为N，让长度为N的位掩码B表示一个特定的组合C。如果B[i]是1，那么A[i]属于组合C。

方案1说明

所以我们可以遍历所有的位掩码并用这个位掩码过滤源数组A，这可以通过itertools。compress来完成。

方案2说明

.．.或者，我们可以用组合来表示

现在我们需要考虑这样的情况，当B中只有一个1，然后只有两个1，等等。每种情况都属于特定的组合。 因此，一旦我们组合所有的组合集，我们将得到所有的子序列。

同样，很明显，在这种情况下，所有可能的组合的数量是2^N - 1。当所有B[i]都为零时，我们省略大小写，因为我们假设空集不是一个组合。否则，就不要减去1。

正如James Brady提到的，你的itertools.combination是一个键。但这并不是一个完整的解决方案。

解决方案1

import itertools
def all(lst):
    # ci is a bitmask which denotes particular combination,
    # see explanation below
    for ci in range(1, 2**len(lst)):
        yield tuple(itertools.compress(
            lst,
            [ci & (1<<k) for k in  range(0, len(lst))]
        ))

解决方案2

import itertools
def all_combs(lst):
    for r in range(1, len(lst)+1):
        for comb in itertools.combinations(lst, r):
            yield comb

例子

>>> list(all_combs([1,2,3]))
[(1,), (2,), (3,), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (1, 2, 3)]
>>> len(list(all_combs([1,2,3])))
7
>>> len(list(all_combs(range(0, 15))))
32767
>>> list(all([1,2,3]))
[(1,), (2,), (1, 2), (3,), (1, 3), (2, 3), (1, 2, 3)]
>>> len(list(all(range(15))))
32767

解释

假设数组A的长度为N，让长度为N的位掩码B表示一个特定的组合C。如果B[i]是1，那么A[i]属于组合C。

方案1说明

所以我们可以遍历所有的位掩码并用这个位掩码过滤源数组A，这可以通过itertools。compress来完成。

方案2说明

.．.或者，我们可以用组合来表示

现在我们需要考虑这样的情况，当B中只有一个1，然后只有两个1，等等。每种情况都属于特定的组合。 因此，一旦我们组合所有的组合集，我们将得到所有的子序列。

同样，很明显，在这种情况下，所有可能的组合的数量是2^N - 1。当所有B[i]都为零时，我们省略大小写，因为我们假设空集不是一个组合。否则，就不要减去1。

下面是一个使用递归的例子:

>>> import copy
>>> def combinations(target,data):
...     for i in range(len(data)):
...         new_target = copy.copy(target)
...         new_data = copy.copy(data)
...         new_target.append(data[i])
...         new_data = data[i+1:]
...         print new_target
...         combinations(new_target,
...                      new_data)
...                      
... 
>>> target = []
>>> data = ['a','b','c','d']
>>> 
>>> combinations(target,data)
['a']
['a', 'b']
['a', 'b', 'c']
['a', 'b', 'c', 'd']
['a', 'b', 'd']
['a', 'c']
['a', 'c', 'd']
['a', 'd']
['b']
['b', 'c']
['b', 'c', 'd']
['b', 'd']
['c']
['c', 'd']
['d']

这是我的实现

def get_combinations(list_of_things):
"""gets every combination of things in a list returned as a list of lists

Should be read : add all combinations of a certain size to the end of a list for every possible size in the
the list_of_things.

"""
list_of_combinations = [list(combinations_of_a_certain_size)
                        for possible_size_of_combinations in range(1,  len(list_of_things))
                        for combinations_of_a_certain_size in itertools.combinations(list_of_things,
                                                                                     possible_size_of_combinations)]
return list_of_combinations

这一行代码给出了所有的组合(如果原始列表/set包含n个不同的元素，则在0到n个元素之间)，并使用本机方法itertools.combination:

Python 2

from itertools import combinations

input = ['a', 'b', 'c', 'd']

output = sum([map(list, combinations(input, i)) for i in range(len(input) + 1)], [])

Python 3

from itertools import combinations

input = ['a', 'b', 'c', 'd']

output = sum([list(map(list, combinations(input, i))) for i in range(len(input) + 1)], [])

输出将是:

[[],
 ['a'],
 ['b'],
 ['c'],
 ['d'],
 ['a', 'b'],
 ['a', 'c'],
 ['a', 'd'],
 ['b', 'c'],
 ['b', 'd'],
 ['c', 'd'],
 ['a', 'b', 'c'],
 ['a', 'b', 'd'],
 ['a', 'c', 'd'],
 ['b', 'c', 'd'],
 ['a', 'b', 'c', 'd']]

在网上试试吧:

http://ideone.com/COghfX

我想我应该为那些寻求答案的人添加这个函数，而不需要导入itertools或任何其他额外的库。

def powerSet(items):
    """
    Power set generator: get all possible combinations of a list’s elements

    Input:
        items is a list
    Output:
        returns 2**n combination lists one at a time using a generator 

    Reference: edx.org 6.00.2x Lecture 2 - Decision Trees and dynamic programming
    """

    N = len(items)
    # enumerate the 2**N possible combinations
    for i in range(2**N):
        combo = []
        for j in range(N):
            # test bit jth of integer i
            if (i >> j) % 2 == 1:
                combo.append(items[j])
        yield combo

简单Yield Generator用法:

for i in powerSet([1,2,3,4]):
    print (i, ", ",  end="")

以上用法示例的输出:

[], [1], [2], [1, 2], [3], [1, 3], [2, 3], [1, 2, 3], [4]. [1, 4], [2, 4], [1, 2, 4], [3, 4], [1, 3, 4], [2, 3, 4], [1, 2, 3, 4],