python - 极限产量子组合

我正在使用python 3。我使用的函数如下：

def sub_combinations(segment):
  if len(segment) == 1:
    yield (segment,)
  else:
    for j in sub_combinations(segment[1:]):
      yield ((segment[0],),)+j
      for k in range(len(j)):
         yield (((segment[0],)+j[k]),) + (j[:k]) +(j[k+1:])

它是此函数的一个版本：
Yielding sub combinations
输出如下（1,2,3,4,5）：

((1,), (2,), (3,), (4,), (5,))
((1, 2), (3,), (4,), (5,))
((1, 3), (2,), (4,), (5,))
((1, 4), (2,), (3,), (5,)) *
((1, 5), (2,), (3,), (4,)) *
((1,), (2, 3), (4,), (5,))
((1, 2, 3), (4,), (5,))
((1, 4), (2, 3), (5,)) *
((1, 5), (2, 3), (4,)) *
((1,), (2, 4), (3,), (5,))
((1, 2, 4), (3,), (5,))
((1, 3), (2, 4), (5,))
((1, 5), (2, 4), (3,)) *
((1,), (2, 5), (3,), (4,)) *
((1, 2, 5), (3,), (4,)) *
((1, 3), (2, 5), (4,)) *
((1, 4), (2, 5), (3,)) *
((1,), (2,), (3, 4), (5,))
((1, 2), (3, 4), (5,))
((1, 3, 4), (2,), (5,))
((1, 5), (2,), (3, 4)) *
((1,), (2, 3, 4), (5,))
((1, 2, 3, 4), (5,))
((1, 5), (2, 3, 4)) *
((1,), (2, 5), (3, 4)) *
((1, 2, 5), (3, 4)) *
((1, 3, 4), (2, 5)) *
((1,), (2,), (3, 5), (4,))
((1, 2), (3, 5), (4,))
((1, 3, 5), (2,), (4,))
((1, 4), (2,), (3, 5)) *
((1,), (2, 3, 5), (4,))
((1, 2, 3, 5), (4,))
((1, 4), (2, 3, 5)) *
((1,), (2, 4), (3, 5))
((1, 2, 4), (3, 5))
((1, 3, 5), (2, 4))
((1,), (2,), (3,), (4, 5))
((1, 2), (3,), (4, 5))
((1, 3), (2,), (4, 5))
((1, 4, 5), (2,), (3,)) *
((1,), (2, 3), (4, 5))
((1, 2, 3), (4, 5))
((1, 4, 5), (2, 3)) *
((1,), (2, 4, 5), (3,))
((1, 2, 4, 5), (3,))
((1, 3), (2, 4, 5))
((1,), (2,), (3, 4, 5))
((1, 2), (3, 4, 5))
((1, 3, 4, 5), (2,))
((1,), (2, 3, 4, 5))
((1, 2, 3, 4, 5),)

问题是，如果我使用较大的元组，函数sub_组合将返回大量数据，并且计算时间太长为了解决这个问题，我想通过添加一个额外的参数来限制返回的数据量。例如，子组合（（1,2,3,4,5），2）应该返回上面的数据，但不返回用星标记的元组。因为元组中的consequentive值之间的偏移量大于2，所以删除这些值。例如，包含（1，4），（1，5）或（2，5）的行和（1，2，5）等的行被丢弃。
线

for k in range(len(j))

需要调整以删除这些行，但我还没有弄清楚如何删除。有什么建议吗？
巴里

最佳答案

我认为以下更改会导致您要查找的输出：

def sub_combinations(segment, max_offset=None):
   data = tuple([e] for e in segment)
   def _sub_combinations(segment):
      if len(segment) == 1:
         yield (segment,)
      else:
         for j in _sub_combinations(segment[1:]):
            yield ((segment[0],),)+j
            for k in range(len(j)):
               if max_offset and data.index(j[k][0]) - data.index(segment[0]) > max_offset:
                  break
               yield (((segment[0],)+j[k]),) + (j[:k]) +(j[k+1:])
   for combination in _sub_combinations(data):
      yield tuple(tuple(e[0] for e in t) for t in combination)

这里的想法是从k循环中分离出来，而不是生成一个偏移量大于max_offset的元组。

关于python - 极限产量子组合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/8661959/