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
不使用itertools:
def combine(inp):
return combine_helper(inp, [], [])
def combine_helper(inp, temp, ans):
for i in range(len(inp)):
current = inp[i]
remaining = inp[i + 1:]
temp.append(current)
ans.append(tuple(temp))
combine_helper(remaining, temp, ans)
temp.pop()
return ans
print(combine(['a', 'b', 'c', 'd']))
其他回答
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)
这是我的实现
def get_combinations(list_of_things):
"""gets every combination of things in a list returned as a list of lists
Should be read : add all combinations of a certain size to the end of a list for every possible size in the
the list_of_things.
"""
list_of_combinations = [list(combinations_of_a_certain_size)
for possible_size_of_combinations in range(1, len(list_of_things))
for combinations_of_a_certain_size in itertools.combinations(list_of_things,
possible_size_of_combinations)]
return list_of_combinations
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!
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
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)