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我希望能够在不将整个集合扩展到内存的情况下索引幂集的元素(la itertools)
此外,我希望索引按基数排序。所以索引 0 应该是空集,索引 2**n - 1 应该是所有元素
到目前为止,我发现的大多数文献都涉及以感应方式生成幂集。它不会让您只是潜入任何指数。我建立此索引的动机是为分布式执行分割问题,如果远程机器可以在任何地方潜入而无需跨集群共享迭代器引用,这将很有帮助。
编辑:Blckknght 建议我采用如下所示的解决方案
from scipy.misc import comb
def kcombination_to_index(combination):
index = 0
combination = sorted(combination)
for k, ck in enumerate(combination):
index += comb(ck, k+1, exact=True)
return index
def index_to_kcombination(index, k):
result = []
for k in reversed(range(1, k+1)):
n = 0
while comb(n, k, exact=True) <= index:
n +=1
result.append(n-1)
index -= comb(n-1, k, exact=True)
return result
class PowerSet:
def __init__(self, elements):
self.elements = elements
def __len__(self):
return 2 ** len(self.elements)
def __iter__(self):
for i in range(len(self)):
yield self[i]
def __getitem__(self, k):
if not isinstance(k, int):
raise TypeError
#k=0 is empty set,
#k= 1 - 1+n returns subsets of size 1
for subset_size in range(len(self.elements) + 1):
number_subsets = comb(len(self.elements), subset_size, exact=True)
if k >= number_subsets:
k -= number_subsets
else:
break
#we now want the kth element of a possible permutation of subset_size elements
indeces = index_to_kcombination(k, subset_size)
return map(lambda i: self.elements[i], indeces)
if __name__ == "__main__":
print "index of combination [8, 6, 3, 1, 0] is", kcombination_to_index([8, 6, 3, 1, 0])
print "5 combination at position 72 is", index_to_kcombination(72,5)
ps = PowerSet(["a", "b", "c", "d"])
for subset_idx in range(len(ps)):
print ps[subset_idx]
最佳答案
我认为您可以分两步完成。第一步是 Mihai Maruseac 在他(现已删除)的回答中所描述的,通过迭代可能的大小直到找到合适的大小来找到集合的大小。下面是代码:
def find_size(n, i):
"""Return a tuple, (k, i), where s is the size of the i-1'th set in the
cardinally-ordered powerset of {0..n-1}, and i is the remaining index
within the combinations of that size."""
if not 0 <= i < 2**n:
raise ValueError('index is too large or small')
for k in range(n+1):
c = comb(n, k)
if c > i:
return k, i
else:
i -= c
确定尺寸后,您可以使用 combinatorial number system从词典顺序中找到正确的 k 组合:
def pick_set(n, i):
"""Return the i-1'th set in the cardinally-ordered powerset of {0..n-1}"""
s, i = find_size(n, i)
result = []
for k in range(s, 0, -1):
prev_c = 0
for v in range(k, n+1):
c = comb(v, k)
if i < c:
result.append(v-1)
i -= prev_c
break
prev_c = c
return tuple(result)
这两个函数都需要一个函数来计算一组大小为 n 的 k 组合的数量,nCk(我称之为 梳子
)。 This other question有几个找到该值的建议解决方案,包括 scipy.misc.comb
、gmpy.comb
和一些纯 python 实现。或者,因为它被重复调用并连续增加值(例如 comb(n, 0)
、comb(n, 1)
等或 comb(k, k)
、comb(k+1, k)
等),您可以改用内联计算,利用先前计算的值来提供更好的性能。
示例用法(在上面链接的问题中使用最低限度改编自 J.F. Sebastian's answer 的 comb
函数):
>>> for i in range(2**4):
print(i, pick_set(4, i))
0 ()
1 (0,)
2 (1,)
3 (2,)
4 (3,)
5 (1, 0)
6 (2, 0)
7 (2, 1)
8 (3, 0)
9 (3, 1)
10 (3, 2)
11 (2, 1, 0)
12 (3, 1, 0)
13 (3, 2, 0)
14 (3, 2, 1)
15 (3, 2, 1, 0)
请注意,如果您计划迭代组合(就像我在示例中所做的那样),您这样做可能比运行完整算法更有效,因为有更有效的算法可以找到给定大小的下一个组合(尽管当您用完初始大小时,您需要一些额外的逻辑来增加下一个更大的组合大小)。
编辑:以下是我在上面简要提到的一些优化的实现:
首先,生成器可以有效计算 n
或 k
值范围内的组合值:
def comb_n_range(start_n, stop_n, k):
c = comb(start_n, k)
yield start_n, c
for n in range(start_n+1, stop_n):
c = c * n // (n - k)
yield n, c
def comb_k_range(n, start_k, end_k):
c = comb(n, start_k)
yield start_k, c
for k in range(start_k+1, end_k):
c = c * (n - k + 1) // k
yield k, c
for ... in range(...): c = comb(...); ...
可以调整上面代码中的位以使用这些,这应该会更快一些。
接下来,返回字典顺序下一个组合的函数:
def next_combination(n, c):
if c[-1] == n-len(c)+1:
raise ValueError("no more combinations")
for i in range(len(c)-1, -1, -1):
if i == 0 or c[i] < c[i-1] - 1:
return c[:i] + (c[i] + 1,) + tuple(range(len(c)-2-i,-1,-1))
还有一个生成器,它使用 next_combination
从幂集中产生一系列值,由 slice
对象定义:
def powerset_slice(n, s):
start, stop, step = s.indices(2**n)
if step < 1:
raise ValueError("invalid step size (must be positive)")
if start == 0:
c = ()
else:
c = pick_set(n, start)
for _ in range(start, stop, step):
yield c
for _ in range(step):
try:
c = next_combination(n, c)
except ValueError:
if len(c) == n:
return
c = tuple(range(len(c), -1, -1))
如果生成器传递的是 slice
对象而不是 int
。这将使您通过简单地将其主体转换为:
return self[:]
来使 __iter__
更快。
关于python - 大小有序幂集的索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18966230/
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