我来晚了，但我想分享我找到的解决这个问题的方法: 具体来说，我想要做顺序组合，所以对于“STAR”，我想要“STAR”，“TA”，“AR”，但不是“SR”。

lst = [S, T, A, R]
lstCombos = []
for Length in range(0,len(lst)+1):
    for i in lst:
        lstCombos.append(lst[lst.index(i):lst.index(i)+Length])

可以通过在最后一行之前添加额外的if来过滤重复:

lst = [S, T, A, R]
lstCombos = []
for Length in range(0,len(lst)+1):
    for i in lst:
         if not lst[lst.index(i):lst.index(i)+Length]) in lstCombos:
             lstCombos.append(lst[lst.index(i):lst.index(i)+Length])

如果由于某种原因，这将在输出中返回空白列表，这发生在我身上，我添加:

for subList in lstCombos:
    if subList = '':
         lstCombos.remove(subList)

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],

还可以使用more_itertools包中的powerset函数。

from more_itertools import powerset

l = [1,2,3]
list(powerset(l))

# [(), (1,), (2,), (3,), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (1, 2, 3)]

我们也可以验证，它满足OP的要求

from more_itertools import ilen

assert ilen(powerset(range(15))) == 32_768

这里是另一个解决方案(一行程序)，涉及到使用itertools.combination函数，但这里我们使用了双链表理解式(而不是for循环或sum):

def combs(x):
    return [c for i in range(len(x)+1) for c in combinations(x,i)]

演示:

>>> combs([1,2,3,4])
[(), 
 (1,), (2,), (3,), (4,), 
 (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4), 
 (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 4), (2, 3, 4), 
 (1, 2, 3, 4)]

我知道使用itertools来获得所有的组合要实际得多，但是如果你碰巧想要，假设你想要编写很多代码，你可以只使用列表理解来部分实现这一点

对于两对组合:

lambda l: [(a, b) for i, a in enumerate(l) for b in l[i+1:]]

而且，对于三对组合，它是这样简单的:

lambda l: [(a, b, c) for i, a in enumerate(l) for ii, b in enumerate(l[i+1:]) for c in l[i+ii+2:]]

结果和使用itertools.combination是一样的:

import itertools
combs_3 = lambda l: [
    (a, b, c) for i, a in enumerate(l) 
    for ii, b in enumerate(l[i+1:]) 
    for c in l[i+ii+2:]
]
data = ((1, 2), 5, "a", None)
print("A:", list(itertools.combinations(data, 3)))
print("B:", combs_3(data))
# A: [((1, 2), 5, 'a'), ((1, 2), 5, None), ((1, 2), 'a', None), (5, 'a', None)]
# B: [((1, 2), 5, 'a'), ((1, 2), 5, None), ((1, 2), 'a', None), (5, 'a', None)]

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。