这是一个为nCk生成组合的递归程序。假设集合中的元素从1到n

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

int nCk(int n,int loopno,int ini,int *a,int k)
{
    static int count=0;
    int i;
    loopno--;
    if(loopno<0)
    {
        a[k-1]=ini;
        for(i=0;i<k;i++)
        {
            printf("%d,",a[i]);
        }
        printf("\n");
        count++;
        return 0;
    }
    for(i=ini;i<=n-loopno-1;i++)
    {
        a[k-1-loopno]=i+1;
        nCk(n,loopno,i+1,a,k);
    }
    if(ini==0)
    return count;
    else
    return 0;
}

void main()
{
    int n,k,*a,count;
    printf("Enter the value of n and k\n");
    scanf("%d %d",&n,&k);
    a=(int*)malloc(k*sizeof(int));
    count=nCk(n,k,0,a,k);
    printf("No of combinations=%d\n",count);
}

下面的递归算法从有序集中选取所有k元素组合:

选择组合中的第一个元素I 将I与从大于I的元素集中递归选择的k-1个元素的组合组合。

对集合中的每一个i进行上述迭代。

为了避免重复，您必须选择比i大的其余元素。这样[3,5]将只被选中一次，即[3]与[5]结合，而不是两次(该条件消除了[5]+[3])。没有这个条件，你得到的是变化而不是组合。

也许我错过了重点(你需要的是算法，而不是现成的解决方案)，但看起来scala已经开箱即用了(现在):

def combis(str:String, k:Int):Array[String] = {
  str.combinations(k).toArray 
}

使用这样的方法:

  println(combis("abcd",2).toList)

会产生:

  List(ab, ac, ad, bc, bd, cd)

简单但缓慢的c++回溯算法。

#include <iostream>

void backtrack(int* numbers, int n, int k, int i, int s)
{
    if (i == k)
    {
        for (int j = 0; j < k; ++j)
        {
            std::cout << numbers[j];
        }
        std::cout << std::endl;

        return;
    }

    if (s > n)
    {
        return;
    }

    numbers[i] = s;
    backtrack(numbers, n, k, i + 1, s + 1);
    backtrack(numbers, n, k, i, s + 1);
}

int main(int argc, char* argv[])
{
    int n = 5;
    int k = 3;

    int* numbers = new int[k];

    backtrack(numbers, n, k, 0, 1);

    delete[] numbers;

    return 0;
}

现在又出现了祖辈COBOL，一种饱受诟病的语言。

让我们假设一个包含34个元素的数组，每个元素8个字节(完全是任意选择)。其思想是枚举所有可能的4元素组合，并将它们加载到一个数组中。

我们使用4个指标，每个指标代表4个组中的每个位置

数组是这样处理的:

    idx1 = 1
    idx2 = 2
    idx3 = 3
    idx4 = 4

我们把idx4从4变到最后。对于每个idx4，我们得到一个唯一的组合 四人一组。当idx4到达数组的末尾时，我们将idx3增加1，并将idx4设置为idx3+1。然后再次运行idx4到最后。我们以这种方式继续，分别增加idx3、idx2和idx1，直到idx1的位置距离数组末端小于4。算法就完成了。

1          --- pos.1
2          --- pos 2
3          --- pos 3
4          --- pos 4
5
6
7
etc.

第一次迭代:

1234
1235
1236
1237
1245
1246
1247
1256
1257
1267
etc.

一个COBOL的例子:

01  DATA_ARAY.
    05  FILLER     PIC X(8)    VALUE  "VALUE_01".
    05  FILLER     PIC X(8)    VALUE  "VALUE_02".
  etc.
01  ARAY_DATA    OCCURS 34.
    05  ARAY_ITEM       PIC X(8).

01  OUTPUT_ARAY   OCCURS  50000   PIC X(32).

01   MAX_NUM   PIC 99 COMP VALUE 34.

01  INDEXXES  COMP.
    05  IDX1            PIC 99.
    05  IDX2            PIC 99.
    05  IDX3            PIC 99.
    05  IDX4            PIC 99.
    05  OUT_IDX   PIC 9(9).

01  WHERE_TO_STOP_SEARCH          PIC 99  COMP.

* Stop the search when IDX1 is on the third last array element:

COMPUTE WHERE_TO_STOP_SEARCH = MAX_VALUE - 3     

MOVE 1 TO IDX1

PERFORM UNTIL IDX1 > WHERE_TO_STOP_SEARCH
   COMPUTE IDX2 = IDX1 + 1
   PERFORM UNTIL IDX2 > MAX_NUM
      COMPUTE IDX3 = IDX2 + 1
      PERFORM UNTIL IDX3 > MAX_NUM
         COMPUTE IDX4 = IDX3 + 1
         PERFORM UNTIL IDX4 > MAX_NUM
            ADD 1 TO OUT_IDX
            STRING  ARAY_ITEM(IDX1)
                    ARAY_ITEM(IDX2)
                    ARAY_ITEM(IDX3)
                    ARAY_ITEM(IDX4)
                    INTO OUTPUT_ARAY(OUT_IDX)
            ADD 1 TO IDX4
         END-PERFORM
         ADD 1 TO IDX3
      END-PERFORM
      ADD 1 TO IDX2
   END_PERFORM
   ADD 1 TO IDX1
END-PERFORM.

《计算机程序设计艺术》第4卷第3册有大量这样的内容，它们可能比我描述的更适合你的特定情况。

格雷码

你会遇到的一个问题当然是内存，很快，你会在你的集合中遇到20个元素的问题——20C3 = 1140。如果你想遍历这个集合，最好使用修改过的灰码算法，这样你就不会把它们都保存在内存中。这将从前一个组合中生成下一个组合并避免重复。有很多不同的用途。我们想要最大化连续组合之间的差异吗?最小化?等等。

一些描述灰色代码的原始论文:

Hamilton路径与最小变化算法 相邻交换组合生成算法

以下是涉及该主题的其他一些论文:

Eades、Hickey、Read相邻交换组合生成算法的高效实现(PDF, Pascal代码) 结合发电机 组合灰色编码综述(PostScript) 灰色编码的一种算法

Chase's Twiddle(算法)

菲利普·J·蔡斯，《算法382:N个对象中M个对象的组合》(1970)

该算法在C…

按字典顺序排列的组合索引(Buckles算法515)

还可以通过索引(按字典顺序)引用组合。意识到索引应该是基于索引从右到左的一些变化，我们可以构造一些应该恢复组合的东西。

So, we have a set {1,2,3,4,5,6}... and we want three elements. Let's say {1,2,3} we can say that the difference between the elements is one and in order and minimal. {1,2,4} has one change and is lexicographically number 2. So the number of 'changes' in the last place accounts for one change in the lexicographical ordering. The second place, with one change {1,3,4} has one change but accounts for more change since it's in the second place (proportional to the number of elements in the original set).

我所描述的方法是一种解构，从集合到索引，我们需要做相反的事情——这要复杂得多。这就是巴克尔斯解决问题的方法。我写了一些C来计算它们，做了一些小改动——我使用集合的索引而不是一个数字范围来表示集合，所以我们总是从0…n开始工作。 注意:

由于组合是无序的，{1,3,2}={1,2,3}——我们将它们按字典顺序排列。 该方法有一个隐式的0来开始第一个差值集。

词典顺序组合索引(麦卡弗里)

还有另一种方法:，它的概念更容易掌握和编程，但它没有Buckles的优化。幸运的是，它也不会产生重复的组合:

最大化的集合，其中。

例如:27 = C (6, 4) + C (5,3) + C (2, 2) + C(1, 1)。那么，第27个单词的字典组合是{1,2,5,6}，它们是你想要查找的任何集合的索引。下面的例子(OCaml)，需要选择函数，留给读者:

(* this will find the [x] combination of a [set] list when taking [k] elements *)
let combination_maccaffery set k x =
    (* maximize function -- maximize a that is aCb              *)
    (* return largest c where c < i and choose(c,i) <= z        *)
    let rec maximize a b x =
        if (choose a b ) <= x then a else maximize (a-1) b x
    in
    let rec iterate n x i = match i with
        | 0 -> []
        | i ->
            let max = maximize n i x in
            max :: iterate n (x - (choose max i)) (i-1)
    in
    if x < 0 then failwith "errors" else
    let idxs =  iterate (List.length set) x k in
    List.map (List.nth set) (List.sort (-) idxs)

一个小而简单的组合迭代器

为了教学目的，提供了以下两个算法。它们实现了一个迭代器和(更通用的)文件夹整体组合。 它们尽可能快，复杂度为O(nCk)。内存消耗受k约束。

我们将从迭代器开始，它将为每个组合调用用户提供的函数

let iter_combs n k f =
  let rec iter v s j =
    if j = k then f v
    else for i = s to n - 1 do iter (i::v) (i+1) (j+1) done in
  iter [] 0 0

更通用的版本将从初始状态开始调用用户提供的函数和状态变量。因为我们需要在不同的状态之间传递状态，所以我们不使用for循环，而是使用递归，

let fold_combs n k f x =
  let rec loop i s c x =
    if i < n then
      loop (i+1) s c @@
      let c = i::c and s = s + 1 and i = i + 1 in
      if s < k then loop i s c x else f c x
    else x in
  loop 0 0 [] x