我有一个包含15个数字的列表,我需要编写一些代码来生成这些数字的所有32,768种组合。
我已经找到了一些代码(通过谷歌搜索),显然做了我正在寻找的,但我发现代码相当不透明,并谨慎使用它。而且我觉得肯定有更优雅的解决方案。
我唯一想到的就是循环十进制整数1-32768并将其转换为二进制,并使用二进制表示作为筛选器来挑选适当的数字。
有人知道更好的办法吗?使用map(),也许?
我有一个包含15个数字的列表,我需要编写一些代码来生成这些数字的所有32,768种组合。
我已经找到了一些代码(通过谷歌搜索),显然做了我正在寻找的,但我发现代码相当不透明,并谨慎使用它。而且我觉得肯定有更优雅的解决方案。
我唯一想到的就是循环十进制整数1-32768并将其转换为二进制,并使用二进制表示作为筛选器来挑选适当的数字。
有人知道更好的办法吗?使用map(),也许?
当前回答
如果有人正在寻找一个反向列表,就像我一样:
stuff = [1, 2, 3, 4]
def reverse(bla, y):
for subset in itertools.combinations(bla, len(bla)-y):
print list(subset)
if y != len(bla):
y += 1
reverse(bla, y)
reverse(stuff, 1)
其他回答
看看itertools.combination:
itertools.combinations (iterable, r) 返回元素的r长度子序列 输入迭代对象。 组合是按字典排序顺序发出的。那么,如果 Input iterable已排序,则 组合元组将在 排序顺序。
从2.6开始,电池包括在内!
这个怎么样?使用字符串而不是列表,但同样的事情..string可以像Python中的列表一样处理:
def comb(s, res):
if not s: return
res.add(s)
for i in range(0, len(s)):
t = s[0:i] + s[i + 1:]
comb(t, res)
res = set()
comb('game', res)
print(res)
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],
这个答案漏掉了一个方面:OP要求所有的组合……不仅仅是长度为r的组合。
所以你要么要遍历所有长度为L的循环:
import itertools
stuff = [1, 2, 3]
for L in range(len(stuff) + 1):
for subset in itertools.combinations(stuff, L):
print(subset)
或者——如果你想变得时髦(或者让那些在你之后阅读你的代码的人动脑筋)——你可以生成“组合()”生成器链,并遍历它:
from itertools import chain, combinations
def all_subsets(ss):
return chain(*map(lambda x: combinations(ss, x), range(0, len(ss)+1)))
for subset in all_subsets(stuff):
print(subset)
下面是一个惰性一行代码,同样使用itertools:
from itertools import compress, product
def combinations(items):
return ( set(compress(items,mask)) for mask in product(*[[0,1]]*len(items)) )
# alternative: ...in product([0,1], repeat=len(items)) )
这个答案背后的主要思想是:有2^N种组合——与长度为N的二进制字符串的数量相同。对于每个二进制字符串,您选择与“1”对应的所有元素。
items=abc * mask=###
|
V
000 ->
001 -> c
010 -> b
011 -> bc
100 -> a
101 -> a c
110 -> ab
111 -> abc
需要考虑的事情:
This requires that you can call len(...) on items (workaround: if items is something like an iterable like a generator, turn it into a list first with items=list(_itemsArg)) This requires that the order of iteration on items is not random (workaround: don't be insane) This requires that the items are unique, or else {2,2,1} and {2,1,1} will both collapse to {2,1} (workaround: use collections.Counter as a drop-in replacement for set; it's basically a multiset... though you may need to later use tuple(sorted(Counter(...).elements())) if you need it to be hashable)
Demo
>>> list(combinations(range(4)))
[set(), {3}, {2}, {2, 3}, {1}, {1, 3}, {1, 2}, {1, 2, 3}, {0}, {0, 3}, {0, 2}, {0, 2, 3}, {0, 1}, {0, 1, 3}, {0, 1, 2}, {0, 1, 2, 3}]
>>> list(combinations('abcd'))
[set(), {'d'}, {'c'}, {'c', 'd'}, {'b'}, {'b', 'd'}, {'c', 'b'}, {'c', 'b', 'd'}, {'a'}, {'a', 'd'}, {'a', 'c'}, {'a', 'c', 'd'}, {'a', 'b'}, {'a', 'b', 'd'}, {'a', 'c', 'b'}, {'a', 'c', 'b', 'd'}]