與限制

Question

產量子組合，我與Python 3.我正在使用該功能的工作如下：

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:]) 

了一個版本的功能：

Yielding sub combinations

（1,2,3,4,5）的輸出如下：

((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),) 

問題是，如果我工作機智h較大的元組時，函數sub_combinations會返回大量數據，並且計算時間過長。爲了解決這個問題，我想通過添加一個額外的參數來限制返回的數據量。例如，sub_combinations（（1,2,3,4,5），2）應該返回上面的數據，但沒有標有星號的元組。因爲元組中的連續值之間的偏移量大於2，所以這些被刪除。例如，包含（1,4），（1,5）或（2,5）等的行（1,2,5）被丟棄。要調整

線

for k in range(len(j)) 

需要刪除這些行，但我還沒有想出如何。有什麼建議麼？

巴里

Answer 1

我想在下面的輸出變化的結果，你正在尋找：

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) 

這裏的想法是，你跳出k循環，而不是產生一個元組將有大於max_offset的偏移量。