Question

给出以下列表：

List(List(1,2,3), List(4,5))

我想生成所有可能的组合。使用yield，可以按如下方式完成：

scala> for (x <- l.head; y <- l.last) yield (x,y)
res17: List[(Int, Int)] = List((1,4), (1,5), (2,4), (2,5), (3,4), (3,5))

但我遇到的问题是List [List [Int]]没有修复;它可以增大和缩小，所以我永远不知道我需要提前多少for个循环。我想要的是能够将该列表传递给一个函数，该函数将动态生成组合而不管我有多少列表，所以：

def generator (x : List[List[Int]) : List[List[Int]]

是否有可以执行此操作的内置库函数。如果不是我该怎么做呢。任何指针和提示都会很棒。

更新：

@DNA的答案使用以下（不是那么大的）嵌套List结构来打击堆：

List(

    List(0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145, 150, 155, 160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195, 200, 205, 210, 215, 220, 225, 230, 235, 240, 245, 250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290, 295, 300), 
    List(0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300), 
    List(0, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220, 240, 260, 280, 300), 
    List(0, 50, 100, 150, 200, 250, 300), 
    List(0, 100, 200, 300), 
    List(0, 200), 
    List(0)

    )

调用generator2函数如下：

generator2(
      List(
        List(0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145, 150, 155, 160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195, 200, 205, 210, 215, 220, 225, 230, 235, 240, 245, 250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290, 295, 300),
        List(0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300),
        List(0, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220, 240, 260, 280, 300),
        List(0, 50, 100, 150, 200, 250, 300),
        List(0, 100, 200, 300),
        List(0, 200),
        List(0)
      )
    )

有没有办法在不吹堆的情况下生成笛卡尔积？

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
    at scala.LowPriorityImplicits.wrapRefArray(LowPriorityImplicits.scala:73)
    at recfun.Main$.recfun$Main$$generator$1(Main.scala:82)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
    at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.AbstractTraversable.flatMap(Traversable.scala:105)
    at recfun.Main$.recfun$Main$$generator$1(Main.scala:83)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
    at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.AbstractTraversable.flatMap(Traversable.scala:105)
    at recfun.Main$.recfun$Main$$generator$1(Main.scala:83)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
    at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.AbstractTraversable.flatMap(Traversable.scala:105)
    at recfun.Main$.recfun$Main$$generator$1(Main.scala:83)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at recfun.Main$$anonfun$recfun$Main$$generator$1$1.apply(Main.scala:83)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
    at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:251)

Answer 1

这是一个递归解决方案：

  def generator(x: List[List[Int]]): List[List[Int]] = x match {
    case Nil    => List(Nil)
    case h :: _ => h.flatMap(i => generator(x.tail).map(i :: _))
  }

产生：

val a = List(List(1, 2, 3), List(4, 5))       
val b = List(List(1, 2, 3), List(4, 5), List(6, 7))

generator(a)    //> List(List(1, 4), List(1, 5), List(2, 4), 
                //| List(2, 5), List(3, 4), List(3, 5))
generator(b)    //> List(List(1, 4, 6), List(1, 4, 7), List(1, 5, 6), 
                //| List(1, 5, 7), List(2, 4, 6), List(2, 4, 7),
                //| List(2, 5, 6), List(2, 5, 7), Listt(3, 4, 6), 
                //| List(3, 4, 7), List(3, 5, 6), List(3, 5, 7))

更新：第二个case也可以写成for理解，这可能会更清楚一些：

def generator2(x: List[List[Int]]): List[List[Int]] = x match {
  case Nil    => List(Nil)
  case h :: t => for (j <- generator2(t); i <- h) yield i :: j
}

对于较大的数据集，

更新2：，如果内存不足，则可以使用Streams（如果有意义地逐步处理结果）。例如：

def generator(x: Stream[Stream[Int]]): Stream[Stream[Int]] = 
  if (x.isEmpty) Stream(Stream.empty) 
  else x.head.flatMap(i => generator(x.tail).map(i #:: _))

// NB pass in the data as Stream of Streams, not List of Lists
generator(input).take(3).foreach(x => println(x.toList))

>List(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
>List(0, 0, 0, 0, 0, 200, 0)
>List(0, 0, 0, 0, 100, 0, 0)

Answer 2

感觉您的问题可以用递归来描述：

如果你有n个int列表： list1的大小为m和list2，... list n

为list2到n生成X组合（所以n-1列表）
对于每个组合，您为list1的每个值生成m个新组合。
基本案例是一个int列表的列表，您只需将所有元素拆分为单例列表。

所以用List（List（1,2），List（3），List（4,5））递归调用的结果是List（List（3,4），List（3,5）），并为每个添加2个组合：List（1,3,4），List（2,3,4），List （1,3,5），列表（2,3,5）。

Answer 3

以西结正是我想要的东西。这只是使其变为通用的一个小调整。

  def generateCombinations[T](x: List[List[T]]): List[List[T]] = {
    x match {
      case Nil => List(Nil)
      case h :: _ => h.flatMap(i => generateCombinations(x.tail).map(i :: _))
    }
  }

从Scala中的List [List [Int]]生成所有可能的组合

3 个答案: