鉴于k
个n
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
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。
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:
@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。