如何生成列表的所有排列?例如:

permutations([])
[]

permutations([1])
[1]

permutations([1, 2])
[1, 2]
[2, 1]

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

当前回答

我使用了一种基于阶乘数系统的算法——对于长度为n的列表,您可以逐项组装每个排列,从每个阶段留下的项目中进行选择。第一项有n个选项,第二项有n-1个选项,最后一项只有一个选项,因此可以使用阶乘数系统中数字的数字作为索引。这是数字0到n-1对应于词典顺序中的所有可能的排列。

from math import factorial
def permutations(l):
    permutations=[]
    length=len(l)
    for x in xrange(factorial(length)):
        available=list(l)
        newPermutation=[]
        for radix in xrange(length, 0, -1):
            placeValue=factorial(radix-1)
            index=x/placeValue
            newPermutation.append(available.pop(index))
            x-=index*placeValue
        permutations.append(newPermutation)
    return permutations

permutations(range(3))

输出:

[[0, 1, 2], [0, 2, 1], [1, 0, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1], [2, 1, 0]]

此方法是非递归的,但在我的计算机上速度稍慢,xrange在n!太大,无法转换为C长整数(我的n=13)。当我需要它的时候,它已经足够了,但它远没有itertools.permutations。

其他回答

常规实现(无收益-将在内存中完成所有操作):

def getPermutations(array):
    if len(array) == 1:
        return [array]
    permutations = []
    for i in range(len(array)): 
        # get all perm's of subarray w/o current item
        perms = getPermutations(array[:i] + array[i+1:])  
        for p in perms:
            permutations.append([array[i], *p])
    return permutations

产量实施:

def getPermutations(array):
    if len(array) == 1:
        yield array
    else:
        for i in range(len(array)):
            perms = getPermutations(array[:i] + array[i+1:])
            for p in perms:
                yield [array[i], *p]

基本思想是在第一个位置遍历数组中的所有元素,然后在第二个位置遍历所有其他元素,而没有为第一个位置选择的元素,等等。您可以使用递归来实现这一点,其中停止条件是到达一个由1个元素组成的数组,在这种情况下,您返回该数组。

人们确实可以对每个排列的第一个元素进行迭代,正如tzwen的答案。然而,这样编写此解决方案更有效:

def all_perms(elements):
    if len(elements) <= 1:
        yield elements  # Only permutation possible = no permutation
    else:
        # Iteration over the first element in the result permutation:
        for (index, first_elmt) in enumerate(elements):
            other_elmts = elements[:index]+elements[index+1:]
            for permutation in all_perms(other_elmts): 
                yield [first_elmt] + permutation

这个解决方案大约快了30%,显然是因为递归以len(元素)<=1而不是0结尾。它的内存效率也高得多,因为它使用了一个生成器函数(通过yield),就像Riccardo Reyes的解决方案一样。

为了节省您可能的搜索和实验时间,下面是Python中的非递归置换解决方案,它也适用于Numba(从0.41版开始):

@numba.njit()
def permutations(A, k):
    r = [[i for i in range(0)]]
    for i in range(k):
        r = [[a] + b for a in A for b in r if (a in b)==False]
    return r
permutations([1,2,3],3)
[[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]

要给人留下绩效印象:

%timeit permutations(np.arange(5),5)

243 µs ± 11.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
time: 406 ms

%timeit list(itertools.permutations(np.arange(5),5))
15.9 µs ± 8.61 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
time: 12.9 s

因此,只有在必须从njit函数调用它时才使用此版本,否则更倾向于itertools实现。

这里有一个算法,它在不创建新的中间列表的情况下处理列表,类似于Ber在https://stackoverflow.com/a/108651/184528.

def permute(xs, low=0):
    if low + 1 >= len(xs):
        yield xs
    else:
        for p in permute(xs, low + 1):
            yield p        
        for i in range(low + 1, len(xs)):        
            xs[low], xs[i] = xs[i], xs[low]
            for p in permute(xs, low + 1):
                yield p        
            xs[low], xs[i] = xs[i], xs[low]

for p in permute([1, 2, 3, 4]):
    print p

您可以在这里亲自尝试代码:http://repl.it/J9v

如果不想使用内置方法,例如:

import itertools
list(itertools.permutations([1, 2, 3]))

你可以自己实现permute函数

from collections.abc import Iterable


def permute(iterable: Iterable[str]) -> set[str]:
    perms = set()

    if len(iterable) == 1:
        return {*iterable}

    for index, char in enumerate(iterable):
        perms.update([char + perm for perm in permute(iterable[:index] + iterable[index + 1:])])

    return perms


if __name__ == '__main__':
    print(permute('abc'))
    # {'bca', 'abc', 'cab', 'acb', 'cba', 'bac'}
    print(permute(['1', '2', '3']))
    # {'123', '312', '132', '321', '213', '231'}