找到`itertools` Python模块返回的给定组合(自然数)的索引

时间:2013-01-22 09:49:20

标签: python indexing combinations itertools

鉴于kn个自然数的组合,出于某种原因,我需要在itertools.combination(range(1,n),k)返回的那些组合中找到这种组合的位置(原因是这个我可以使用list代替dict来访问与每个组合相关联的值,知道组合。)

由于itertools以常规模式产生它的组合,因此可以做到(我也找到了一个简洁的算法),但我正在寻找一种更快/更自然的方式,我可能会忽略它。 / p>

顺便说一下,这是我的解决方案:

def find_idx(comb,n):
    k=len(comb)
    idx=0
    last_c=0
    for c in comb:
        #idx+=sum(nck(n-2-x,k-1) for x in range(c-last_c-1)) # a little faster without nck caching
        idx+=nck(n-1,k)-nck(n-c+last_c,k) # more elegant (thanks to Ray), faster with nck caching
        n-=c-last_c
        k-=1
        last_c=c
    return idx

其中nck返回binomial coefficient of n,k

例如:

comb=list(itertools.combinations(range(1,14),6))[654] #pick the 654th combination
find_idx(comb,14) # -> 654

这是一个等价但可能不太复杂的版本(实际上我从下面的版本中导出了前一个版本)。我将组合c的整数视为二进制数字中1的位置,我在解析0/1时构建了一个二叉树,我在解析过程中找到了一个常规的索引增量模式:

def find_idx(comb,n):
    k=len(comb)
    b=bin(sum(1<<(x-1) for x in comb))[2:]
    idx=0
    for s in b[::-1]:
        if s=='0':
            idx+=nck(n-2,k-1)
        else:
            k-=1
        n-=1
    return idx

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

你的解决方案似乎很快。在find_idx中,您有两个for循环,内循环可以使用公式进行优化:

C(n, k) + C(n-1, k) + ... + C(n-r, k) = C(n+1, k+1) - C(n-r, k+1)

因此,您可以将sum(nck(n-2-x,k-1) for x in range(c-last_c-1))替换为nck(n-1, k) - nck(n-c+last_c, k)

我不知道你如何实现你的nck(n, k)函数,但它应该是时间复杂度的O(k)。在这里,我提供了我的实现:

from operator import mul
from functools import reduce # In python 3
def nck_safe(n, k):
    if k < 0 or n < k: return 0
    return reduce(mul, range(n, n-k, -1), 1) // reduce(mul, range(1, k+1), 1)

最后,您的解决方案变为O(k ^ 2)而没有递归。它很快,因为k不会太大。

更新

我注意到nck的参数是(n, k)。 n和k都不会太大。我们可以通过缓存来加速程序。

def nck(n, k, _cache={}):
    if (n, k) in _cache: return _cache[n, k]
    ....
    # before returning the result
    _cache[n, k] = result
    return result

在python3中,可以使用functools.lru_cache装饰器:

来完成
@functools.lru_cache(maxsize=500)
def nck(n, k):
    ...

答案 1 :(得分:0)

看起来你需要更好地指定你的任务,否则我只是弄错了。对我来说,当您遍历itertools.combination时,您可以将所需的索引保存到适当的数据结构中。如果您需要所有这些,那么我会使用dict(一个dict满足您的所有需求):

combinationToIdx = {}
for (idx, comb) in enumerate(itertools.combinations(range(1,14),6)):
    combinationToIdx[comb] = idx

def findIdx(comb):
    return combinationToIdx[comb]

答案 2 :(得分:0)

我挖出了一些旧的(虽然它已被转换为Python 3语法)代码,其中包含执行您请求的函数combination_index

def fact(n, _f=[1, 1, 2, 6, 24, 120, 720]):
    """Return n!
    The “hidden” list _f acts as a cache"""
    try:
        return _f[n]
    except IndexError:
        while len(_f) <= n:
            _f.append(_f[-1] * len(_f))
        return _f[n]

def indexed_combination(n: int, k: int, index: int) -> tuple:
    """Select the 'index'th combination of k over n
    Result is a tuple (i | i∈{0…n-1}) of length k

    Note that if index ≥ binomial_coefficient(n,k)
    then the result is almost always invalid"""

    result= []
    for item, n in enumerate(range(n, -1, -1)):
        pivot= fact(n-1)//fact(k-1)//fact(n-k)
        if index < pivot:
            result.append(item)
            k-= 1
            if k <= 0: break
        else:
            index-= pivot
    return tuple(result)

def combination_index(combination: tuple, n: int) -> int:
    """Return the index of combination (length == k)

    The combination argument should be a sorted sequence (i | i∈{0…n-1})"""

    k= len(combination)
    index= 0
    item_in_check= 0
    n-= 1 # to simplify subsequent calculations
    for offset, item in enumerate(combination, 1):
        while item_in_check < item:
            index+= fact(n-item_in_check)//fact(k-offset)//fact(n+offset-item_in_check-k)
            item_in_check+= 1
        item_in_check+= 1
    return index

def test():
    for n in range(1, 11):
        for k in range(1, n+1):
            max_index= fact(n)//fact(k)//fact(n-k)
            for i in range(max_index):
                comb= indexed_combination(n, k, i)
                i2= combination_index(comb, n)
                if i2 != i:
                    raise RuntimeError("mismatching n:%d k:%d i:%d≠%d" % (n, k, i, i2))

indexed_combination执行逆操作。

PS我记得我曾尝试删除所有这些fact调用(通过替换适当的增量乘法和除法),但代码变得复杂得多,实际上并不快。如果我为fact函数替换了预先计算的阶乘列表,则可以实现加速,但是对于我的用例,速度差异可以忽略不计,所以我保留了这个版本。