Question

我要构建复杂的算法，以便在列表中选择最佳元素组合。

我有20个元素的列表。我使用这个算法制作了这个列表的所有组合，resutlt将是一个大小为2 ^ 20-1（没有重复）的元素列表

from itertools import combinations

def get_all_combinations(input_list):
    for i in xrange(len(input_list)):
        for item in combinations(input_list, r = i + 1):
            yield list(item)    

input_list = [1,4,6,8,11,13,5,98,45,10,21,34,46,85,311,133,35,938,345,310]
print  len(get_all_combinations(input_list)) # 1048575

我有另一个算法应用于每个列表，然后计算最大值。

// this is just an example
def calcul_factor(item):
 return max(item) * min(item) / sqrt(min(item))

我试着这样做：但这需要很长时间。

columnsList= get_all_combinations(input_list)
for x in columnsList:
  i= calcul_factor(x)
  factorsList.append(i)
  l.append(x)


print "max", max(factorsList)
print "Best combinations:", l[factorsList.index( max(factorsList))]

使用Maps / Lamda表达式解决问题以使“parallelisme”计算最大值吗？有人暗示这样做吗？

Answer 1

如果您找不到更好的算法（这里可能需要），您可以避免使用生成器创建这些大列表。在itertools.chain的帮助下，您可以合并itertools.combinations - 生成器。此外，max - 函数可以将函数作为键。您的代码可以简化为：

all_combinations = chain(*[combinations(input_list, i) for i in range(1, len(input_list))])
max(all_combinations, key=algorithm)

由于此代码仅依赖于生成器，因此它可能更快（并不意味着足够快）。

编辑：我通常同意休·博思韦尔的观点，在使用这样的实现之前，你应该尝试找到更好的算法。特别是如果你的列表包含超过20个元素。

Answer 2

如果您可以轻松计算calcul_factor(item + [k])给定的calcul_factor(item)，那么动态编程方法可能会大大受益。

如果你可以尽早消除一些不好的解决方案，它也会大大减少要考虑的组合总数（分支和绑定）。

如果计算表现得相当好，您甚至可以使用iex单纯形法或线性求解器直接走向解决方案（类似于O(n**2 log n)运行时而不是O(2**n))

您能否向我们展示实际 calcul_factor代码和实际 input_list？

在python中在不同列表上应用函数的最快方法

2 个答案: