在reduce函數中使用lambda函數中的math.factorial（）

我正在嘗試編寫一個函數來計算字符串的唯一排列數。例如，aaa將返回1和abc將返回6。
我正在寫的方法是這樣的：在reduce函數中使用lambda函數中的math.factorial（）

（僞代碼:)

len(string)!/(A!*B!*C!*...)

其中A，B，C是每個唯一的字符的出現的次數。例如，字符串'aaa'將是3!/3! = 1，而'abc'將是3!/(1! * 1! * 1!) = 6。

到目前爲止我的代碼是這樣的：

def permutations(n): 
    ''' 
    returns the number of UNIQUE permutations of n 
    ''' 
    from math import factorial 

    lst = [] 
    n = str(n) 
    for l in set(n): 
     lst.append(n.count(l)) 

    return factorial(len(n))/reduce(lambda x,y: factorial(x) * factorial(y), lst)

一切工作正常，除了當我試圖通過僅具有一個獨特的字符的字符串，即aaa - 我得到錯誤的答案：

>>> perm('abc') 
6 
>>> perm('aaa') 
2 
>>> perm('aaaa') 
6

現在，我可以告訴問題是運行帶有階乘1的列表中的階乘的lambda函數。但我不知道爲什麼。大多數其他lambda函數工程長度爲1的名單上，即使其預期兩個因素：

>>> reduce(lambda x,y: x * y, [3]) 
3 
>>> reduce(lambda x,y: x + y, [3]) 
3

這一個不：

>>> reduce(lambda x,y: ord(x) + ord(y), ['a']) 
'a' 
>>> reduce(lambda x,y: ord(x) + ord(y), ['a','b']) 
195

有什麼我應該做不同？我知道我可以用許多不同的方式來重寫函數，以避免這種情況（例如，不使用lambda），但我正在尋找爲什麼這種方法不起作用。

來源

2011-09-26 HodofHod

Python的reduce函數並不總是知道默認（初始）值應該是什麼。應該有一個具有初始值的版本。提供一個合理的初始值，你的reduce應該很好地工作。

此外，從意見，你應該只使用factorial在第二個參數中的拉姆達：

reduce(lambda x,y: x * factorial(y), lst, 1)

來源

2011-09-26 19:39:30

@agf和鉑嗯Azure - 謝謝，這適用於大小爲1的列表，但任何更大的失敗。爲什麼？文檔似乎認爲應該將初始值視爲列表只是一個元素的長度。 – HodofHod

你可以嘗試'reduce（lambda x，y：x * factorial（y），lst，1）'。你計算的拉姆達像'（（1！* 2！）！* 3！）！ ...'。 – cHao

你確定你應該在第一個參數上使用'factorial（x）'嗎？如果你想要所有階乘的乘積，你應該使用'reduce（lambda x，y：x * factorial（y），lst，1）'。 –

首先降低工程計算結果爲序列中的前兩個元素，然後從那裏僞遞歸地跟隨。大小爲1的列表是特例。

我會在這裏使用列表理解：

prod([ factorial(val) for val in lst ])

祝你好運！

來源

2011-09-26 19:40:15 user

如果你想len(s)!/A!*B!*C!然後使用reduce()將無法正常工作，因爲它會計算factorial(factorial(A)*factorial(B))*factorial(C)。換句話說，它確實需要操作是可交換的。

相反，你需要生成階乘的列表，然後它們相乘：

import operator 
reduce(operator.mul, [factorial(x) for x in lst])

來源

2011-09-26 19:46:08

查看文檔reduce()，有是所有其他元素之前放置一個可選的「初始」的說法在列表中，這樣的一個元素列表的行爲是一致的，例如，您ord()拉姆達你可以設置initializer構成的字符與ord()爲0的：

>>> reduce(lambda x, y: ord(x) + ord(y), ['a'], chr(0)) 
97

來源

2011-09-26 19:46:50

在reduce函數中使用lambda函數中的math.factorial（）

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