这是一个优雅的Scala通用实现，如99个Scala问题所述。

object P26 {
  def flatMapSublists[A,B](ls: List[A])(f: (List[A]) => List[B]): List[B] = 
    ls match {
      case Nil => Nil
      case sublist@(_ :: tail) => f(sublist) ::: flatMapSublists(tail)(f)
    }

  def combinations[A](n: Int, ls: List[A]): List[List[A]] =
    if (n == 0) List(Nil)
    else flatMapSublists(ls) { sl =>
      combinations(n - 1, sl.tail) map {sl.head :: _}
    }
}

赶时髦，发布另一个解决方案。这是一个通用的Java实现。输入:(int k)是要选择的元素数量，(List<T> List)是要选择的列表。返回一个组合列表(list < list <T>>)。

public static <T> List<List<T>> getCombinations(int k, List<T> list) {
    List<List<T>> combinations = new ArrayList<List<T>>();
    if (k == 0) {
        combinations.add(new ArrayList<T>());
        return combinations;
    }
    for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
        T element = list.get(i);
        List<T> rest = getSublist(list, i+1);
        for (List<T> previous : getCombinations(k-1, rest)) {
            previous.add(element);
            combinations.add(previous);
        }
    }
    return combinations;
}

public static <T> List<T> getSublist(List<T> list, int i) {
    List<T> sublist = new ArrayList<T>();
    for (int j = i; j < list.size(); j++) {
        sublist.add(list.get(j));
    }
    return sublist;
}

我们可以用比特的概念来做这个。假设我们有一个字符串“abc”，我们想要所有长度为2的元素的组合(即“ab”，“ac”，“bc”)。

我们可以在1到2^n(排他性)的数字中找到集合位。这里是1到7，只要我们设置了bits = 2，我们就可以从string中输出相应的值。

例如:

1 - 001 二零零一 3011 ->印刷ab (str[0]， str[1]) 四到一百。 5 - 101 ->打印ac (str[0]， str[2]) 6 - 110 ->印刷ab (str[1]， str[2]) 7 - 111。

代码示例:

public class StringCombinationK {   
    static void combk(String s , int k){
        int n = s.length();
        int num = 1<<n;
        int j=0;
        int count=0;

        for(int i=0;i<num;i++){
            if (countSet(i)==k){
                setBits(i,j,s);
                count++;
                System.out.println();
            }
        }

        System.out.println(count);
    }

    static void setBits(int i,int j,String s){ // print the corresponding string value,j represent the index of set bit
        if(i==0){
            return;
        }

        if(i%2==1){
            System.out.print(s.charAt(j));                  
        }

        setBits(i/2,j+1,s);
    }

    static int countSet(int i){ //count number of set bits
        if( i==0){
            return 0;
        }

        return (i%2==0? 0:1) + countSet(i/2);
    }

    public static void main(String[] arhs){
        String s = "abcdefgh";
        int k=3;
        combk(s,k);
    }
}

这是我想出的解决这个问题的算法。它是用c++编写的，但是可以适应几乎任何支持位操作的语言。

void r_nCr(const unsigned int &startNum, const unsigned int &bitVal, const unsigned int &testNum) // Should be called with arguments (2^r)-1, 2^(r-1), 2^(n-1)
{
    unsigned int n = (startNum - bitVal) << 1;
    n += bitVal ? 1 : 0;

    for (unsigned int i = log2(testNum) + 1; i > 0; i--) // Prints combination as a series of 1s and 0s
        cout << (n >> (i - 1) & 1);
    cout << endl;

    if (!(n & testNum) && n != startNum)
        r_nCr(n, bitVal, testNum);

    if (bitVal && bitVal < testNum)
        r_nCr(startNum, bitVal >> 1, testNum);
}

你可以在这里看到它如何工作的解释。

算法:

从1数到2^n。 将每个数字转换为二进制表示。 根据位置，将每个“on”位转换为集合中的元素。

在c#中:

void Main()
{
    var set = new [] {"A", "B", "C", "D" }; //, "E", "F", "G", "H", "I", "J" };

    var kElement = 2;

    for(var i = 1; i < Math.Pow(2, set.Length); i++) {
        var result = Convert.ToString(i, 2).PadLeft(set.Length, '0');
        var cnt = Regex.Matches(Regex.Escape(result),  "1").Count; 
        if (cnt == kElement) {
            for(int j = 0; j < set.Length; j++)
                if ( Char.GetNumericValue(result[j]) == 1)
                    Console.Write(set[j]);
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

为什么它能起作用?

在n元素集的子集和n位序列之间存在双射。

这意味着我们可以通过数数序列来计算出有多少个子集。

例如，下面的四个元素集可以用{0,1}X {0,1} X {0,1} X{0,1}(或2^4)个不同的序列表示。

我们要做的就是从1数到2^n来找到所有的组合。(我们忽略空集。)接下来，将数字转换为二进制表示。然后将集合中的元素替换为“on”位。

如果只需要k个元素的结果，则只在k位为“on”时打印。

(如果你想要所有的子集，而不是k长度的子集，删除cnt/kElement部分。)

(有关证明，请参阅麻省理工学院免费课件计算机科学数学，雷曼等，第11.2.2节。https://ocw.mit.edu/courses/electrical -工程-和-计算机- science/6 - 042 j -数学- -计算机科学-下降- 2010/readings/)

用c#的另一个解决方案:

 static List<List<T>> GetCombinations<T>(List<T> originalItems, int combinationLength)
    {
        if (combinationLength < 1)
        {
            return null;
        }

        return CreateCombinations<T>(new List<T>(), 0, combinationLength, originalItems);
    }

 static List<List<T>> CreateCombinations<T>(List<T> initialCombination, int startIndex, int length, List<T> originalItems)
    {
        List<List<T>> combinations = new List<List<T>>();
        for (int i = startIndex; i < originalItems.Count - length + 1; i++)
        {
            List<T> newCombination = new List<T>(initialCombination);
            newCombination.Add(originalItems[i]);
            if (length > 1)
            {
                List<List<T>> newCombinations = CreateCombinations(newCombination, i + 1, length - 1, originalItems);
                combinations.AddRange(newCombinations);
            }
            else
            {
                combinations.Add(newCombination);
            }
        }

        return combinations;
    }

用法示例:

   List<char> initialArray = new List<char>() { 'a','b','c','d'};
   int combinationLength = 3;
   List<List<char>> combinations = GetCombinations(initialArray, combinationLength);