Question

当n很小时，我可以构造n长度二进制值itertools.list(product([0, 1], repeat=n))的所有组合的列表。

当n很大时，如何在不首先构建大量组合列表的情况下随机选择上面列表的子集？

假设我想在n = 30（总共2 ^ 30个组合）时随机挑选100万个无需替换的组合

我查看了itertools http://docs.python.org/2/library/itertools.html#recipes

中的扩展函数

def random_product(*args, **kwds):
    "Random selection from itertools.product(*args, **kwds)"
    pools = map(tuple, args) * kwds.get('repeat', 1)
    return tuple(random.choice(pool) for pool in pools)

但它一次只返回一次。在获得100万个独特组合之前，我应该循环使用此功能吗？或者有更好的方法。谢谢！

Answer 1

你可以用另一种方式思考问题。基本上，您只需要0和2^30之间的100万个随机值。

import random

num_selections = 1000000
range = 2 ** 30

def make_set(n, max):
  result = set()
  while(len(result) < n):
    rand = bin(random.randrange(max)) # converting to binary
    result.add(rand)
  return result

s = make_set(num_selections, range)

这在我的机器上运行大约2秒钟。如果n大致等于max，则此方法效率不高。但是1000000 / (2^30) ~= 0.000931，所以它运作正常。

编辑：

@ user2285236的解决方案更简洁：

import random
random_group = random.sample(range(2**30), 10**6)
random_group = [bin(x) for x in random_group] # convert all to binary

在Python中随机选择所有组合的子集

1 个答案: