在没有追溯过滤的情况下创建对每个元素有限制的组合答案

【问题标题】：Creating combinations with restrictions to each element without retrospective filtering在没有追溯过滤的情况下创建对每个元素有限制的组合
【发布时间】：2020-02-22 11:45:19
【问题描述】：

我需要创建一个列表的所有组合，但每个元素都有一个上下边界（每个数字增加 +2）。

例如 n=4：从 [0, 1, 2, 3]（下边界）到 [0, 2, 4, 6]（上边界）的所有组合应导致：

[[0, 1, 2, 3],
 [0, 1, 2, 4],
 [0, 1, 2, 5],
 [0, 1, 2, 6],
 [0, 1, 3, 4],
 [0, 1, 3, 5],
 [0, 1, 3, 6],
 [0, 1, 4, 5],
 [0, 1, 4, 6],
 [0, 2, 3, 4],
 [0, 2, 3, 5],
 [0, 2, 3, 6],
 [0, 2, 4, 5],
 [0, 2, 4, 6]]

直接的解决方案是使用itertools.combinations(range(2*n-1),n)，然后过滤掉所有无效的。但这首先会产生大量无效组合，然后通过过滤器运行所有组合进一步减慢速度。在我的情况下，这对于大 n 来说效率太低了。

我需要一个解决方案，它甚至不尝试为每个数字循环更高，而只在每个数字的边界内创建组合。

我确定有嵌套循环或回溯的简单解决方案，但我找不到。

【问题讨论】：

当第三个位置的上限为 4 ([0, 2, 4, 6]) 时，为什么 [0, 1, 5, 6] 在您的列表中？还是我误解了你的上限？
谢谢！你是对的，那是我的错误：已编辑并更正。
怎么样例如[0,2,2,3]也有效吗？
好问题，但在这种情况下不是。组合中没有重复项，就像 itertools.combinations 会解释它一样 - 但没有不必要的重复项。

标签： python combinations itertools combinatorics

【解决方案1】：

这是一个使用递归的解决方案：

def n_increasing(n, start=0, end=0): 
    if n == 0: 
        yield [] 
        return 
    for choice in range(start, end+1): 
        for remaining in n_increasing(n-1, choice+1, end+2):
            yield [choice, *remaining]

用法：

>>> list(n_increasing(4))
[[0, 1, 2, 3],
 [0, 1, 2, 4],
 [0, 1, 2, 5],
 [0, 1, 2, 6],
 [0, 1, 3, 4],
 [0, 1, 3, 5],
 [0, 1, 3, 6],
 [0, 1, 4, 5],
 [0, 1, 4, 6],
 [0, 2, 3, 4],
 [0, 2, 3, 5],
 [0, 2, 3, 6],
 [0, 2, 4, 5],
 [0, 2, 4, 6]]

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个更一般问题的解决方案，您可以将下限和上限序列作为参数传递：

def constrained_combinations(lower, upper):
    lower, upper = list(lower), list(upper)
    n = len(lower)
    if len(upper) != n:
        raise ValueError('lower and upper bound sequences must have same length')

    # eliminate impossible options
    for i in range(1, n):
        lower[i] = max(lower[i], lower[i-1] + 1)
        upper[-i-1] = min(upper[-i-1], upper[-i] - 1)
    if any(low > high for low, high in zip(lower, upper)):
        return () # no solutions

    def helper(t, i):
        if i == n:
            yield t
        else:
            a, b = lower[i], upper[i]
            if t: a = max(a, t[-1] + 1)
            for j in range(a, b + 1):
                yield from helper(t + (j,), i + 1)

    return helper((), 0)

例子：

>>> gen = constrained_combinations([0, 1, 2, 3], [0, 2, 4, 6])
>>> list(gen)
[(0, 1, 2, 3),
 (0, 1, 2, 4),
 (0, 1, 2, 5),
 (0, 1, 2, 6),
 (0, 1, 3, 4),
 (0, 1, 3, 5),
 (0, 1, 3, 6),
 (0, 1, 4, 5),
 (0, 1, 4, 6),
 (0, 2, 3, 4),
 (0, 2, 3, 5),
 (0, 2, 3, 6),
 (0, 2, 4, 5),
 (0, 2, 4, 6)]

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以将递归与生成器一起使用：

a, b = [0, 1, 2, 3], [0, 2, 4, 6]
def combos(d, c = []):
  if not d:
     yield c
  else:
     yield from [b for i in range(*d[0]) for b in combos(d[1:], c+[i]) if not c or i > c[-1]]

print(list(combos(list(zip(a, [i+1 for i in b])))))

输出：

[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 4]
[0, 1, 2, 5]
[0, 1, 2, 6]
[0, 1, 3, 4]
[0, 1, 3, 5]
[0, 1, 3, 6]
[0, 1, 4, 5]
[0, 1, 4, 6]
[0, 2, 3, 4]
[0, 2, 3, 5]
[0, 2, 3, 6]
[0, 2, 4, 5]
[0, 2, 4, 6]

【讨论】：