[英]How do I get all unique combinations and their multiplicities from a Python list?
我知道itertools有一种生成组合的方法,如下所述: 从python list中获取元素的唯一组合 。 不过,我正在寻找一个迭代器,让独特的组合和它们的重数。
示例:我有一个表达式仅取决于我从列表L = [2,1,2,2]中选择2个元素的哪种组合。 我需要对所有组合的结果求和。 我想要的是一个给出(([[1,2],3),([2,2],3))的迭代器。 这样,我可以仅针对2个唯一组合计算表达式,然后乘以3,而不是针对所有6种组合进行计算,其中许多组合给出相同的结果。
您可以将itertools.combinations
与collections.Counter
结合使用。
import itertools
import collections
L = [2,1,2,2]
c = collections.Counter()
c.update(map(tuple, map(sorted, itertools.combinations(L, 2))))
c.items()
然后给出:
>>> c.items()
[((1, 2), 3), ((2, 2), 3)]
为了进行分解, itertools.combinations(L, 2)
给出长度为2的所有L
的有序组合。然后使用sorted
使它们具有可比性,因为collections.Counter
将使用哈希和相等性进行计数。 最后,由于list
对象不可哈希,因此我们将其转换为tuple
对象。
最后,我的代码花费了太多时间,无法显式地计算每种可能的组合,因此我想出了一种方法,仅找到唯一的组合,然后分析计算它们的多重性。 它基于以下思想:调用输入列表A和每个子集k中的元素数。 首先对列表进行排序,并初始化指向A的前k个元素的k个指针。然后反复尝试将最右边的指针向右移动,直到遇到新值为止。 每次移动距离最右边的另一个指针时,指向右边的所有指针都将设置为它的邻居,例如,如果指针1移动到索引6,指针2移动到索引7,依此类推。
任何组合C的多重性都可以通过将二项式系数(N_i,m_i)相乘来找到,其中N_i和m_i分别是元素i在A和C中出现的次数。
下面是蛮力方法的一种实现,以及一种利用唯一性的方法。
该图将蛮力计数的运行时间与我的方法进行了比较。 当输入列表包含约20个元素时,计数将变得不可行。
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import division
from itertools import combinations
from collections import Counter
from operator import mul
import numpy as np
from scipy.special import binom
def brute(A, k):
'''This works, but counts every combination.'''
A_sorted = sorted(A)
d = {}
for comb in combinations(A_sorted, k):
try:
d[comb] += 1
except KeyError:
d[comb] = 1
#
return d
def get_unique_unordered_combinations(A, k):
'''Returns all unique unordered subsets with size k of input array.'''
# If we're picking zero elements, we can only do it in one way. Duh.
if k < 0:
raise ValueError("k must be non-negative")
if k == 0 or k > len(A):
yield ()
return # Done. There's only one way to select zero elements :)
# Sorted version of input list
A = np.array(sorted(A))
# Indices of currently selected combination
inds = range(k)
# Pointer to the index we're currently trying to increment
lastptr = len(inds) - 1
# Construct list of indices of next element of A different from current.
# e.g. [1,1,1,2,2,7] -> [3,3,3,5,5,6] (6 falls off list)
skipper = [len(A) for a in A]
prevind = 0
for i in xrange(1, len(A)):
if A[i] != A[prevind]:
for j in xrange(prevind, i):
skipper[j] = i
prevind = i
#
while True:
# Yield current combination from current indices
comb = tuple(A[inds])
yield comb
# Try attempt to change indices, starting with rightmost index
for p in xrange(lastptr, -1 , -1):
nextind = skipper[inds[p]]
#print "Trying to increment index %d to %d" % (inds[p], nextind)
if nextind + (lastptr - p) >= len(A):
continue # No room to move this pointer. Try the next
#print "great success"
for i in xrange(lastptr-p+1):
inds[p+i] = nextind + i
break
else:
# We've exhausted all possibilities, so there are no combs left
return
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