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
我喜欢这个问题,因为有很多方法来实现它。我决定为未来创造一个参考答案。
在生产中使用什么?
intertools的文档有一个独立的例子,为什么不在你的代码中使用它呢?一些人建议使用more_itertools。Powerset,但它具有完全相同的实现!如果我是你,我不会为一个小东西安装整个软件包。也许这是最好的方法:
import itertools
def powerset(iterable):
"powerset([1,2,3]) --> () (1,) (2,) (3,) (1,2) (1,3) (2,3) (1,2,3)"
s = list(iterable)
return itertools.chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))
其他可能的方法
方法0:使用组合
import itertools
def subsets(nums):
result = []
for i in range(len(nums) + 1):
result += itertools.combinations(nums, i)
return result
方法1:简单的递归
def subsets(nums):
result = []
def powerset(alist, index, curr):
if index == len(alist):
result.append(curr)
return
powerset(alist, index + 1, curr + [alist[index]])
powerset(alist, index + 1, curr)
powerset(nums, 0, [])
return result
方法2:回溯
def subsets(nums):
result = []
def backtrack(index, curr, k):
if len(curr) == k:
result.append(list(curr))
return
for i in range(index, len(nums)):
curr.append(nums[i])
backtrack(i + 1, curr, k)
curr.pop()
for k in range(len(nums) + 1):
backtrack(0, [], k)
return result
or
def subsets(nums):
result = []
def dfs(nums, index, path, result):
result.append(path)
for i in range(index, len(nums)):
dfs(nums, i + 1, path + [nums[i]], result)
dfs(nums, 0, [], result)
return result
方法3:位掩码
def subsets(nums):
res = []
n = len(nums)
for i in range(1 << n):
aset = []
for j in range(n):
value = (1 << j) & i # value = (i >> j) & 1
if value:
aset.append(nums[j])
res.append(aset)
return res
或者(不是位掩码,直觉上是2^n个子集)
def subsets(nums):
subsets = []
expected_subsets = 2 ** len(nums)
def generate_subset(subset, nums):
if len(subsets) >= expected_subsets:
return
if len(subsets) < expected_subsets:
subsets.append(subset)
for i in range(len(nums)):
generate_subset(subset + [nums[i]], nums[i + 1:])
generate_subset([], nums)
return subsets
方法4:级联
def subsets(nums):
result = [[]]
for i in range(len(nums)):
for j in range(len(result)):
subset = list(result[j])
subset.append(nums[i])
result.append(subset)
return result
其他回答
3个功能:
列出n个元素的所有组合 列出n个元素的所有组合,其中顺序不明确 所有的排列
import sys
def permutations(a):
return combinations(a, len(a))
def combinations(a, n):
if n == 1:
for x in a:
yield [x]
else:
for i in range(len(a)):
for x in combinations(a[:i] + a[i+1:], n-1):
yield [a[i]] + x
def combinationsNoOrder(a, n):
if n == 1:
for x in a:
yield [x]
else:
for i in range(len(a)):
for x in combinationsNoOrder(a[:i], n-1):
yield [a[i]] + x
if __name__ == "__main__":
for s in combinations(list(map(int, sys.argv[2:])), int(sys.argv[1])):
print(s)
from itertools import combinations
features = ['A', 'B', 'C']
tmp = []
for i in range(len(features)):
oc = combinations(features, i + 1)
for c in oc:
tmp.append(list(c))
输出
[
['A'],
['B'],
['C'],
['A', 'B'],
['A', 'C'],
['B', 'C'],
['A', 'B', 'C']
]
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。
我同意Dan H的观点,Ben确实要求所有的组合。itertools.combination()不会给出所有的组合。
另一个问题是,如果输入iterable很大,返回一个生成器而不是列表中的所有内容可能会更好:
iterable = range(10)
for s in xrange(len(iterable)+1):
for comb in itertools.combinations(iterable, s):
yield comb
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],