使用假设生成具有自定义值限制的列表列表

故事：

目前，我有一个正在测试的功能，需要整数列表的列表遵循以下规则：

1. 子列表的数量（我们称之为N) 可以是 1 到 50
2. 子列表内的值的数量对于所有子列表（矩形形式）都是相同的，并且应该 >= 0 且
3. 子列表内的值不能大于或等于子列表的总数。换句话说，子列表中的每个值都是一个整数 >= 0 且 N

有效输入示例：

[[0]]
[[2, 1], [2, 0], [3, 1], [1, 0]]
[[1], [0]]

无效输入示例：

[[2]]  # 2 is more than N=1 (total number of sublists)
[[0, 1], [2, 0]]  # 2 is equal to N=2 (total number of sublists)

我正在尝试接近它基于属性的测试并生成不同的有效输入hypothesis library http://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/index.html并试图把我的头绕过去lists() and integers()，但无法使其工作：

• 条件 #1 很容易实现lists() and min_size and max_size论点
• 条件 #2 包含在Chaining strategies together http://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/data.html#chaining-strategies-together
• 条件 #3 是我正在努力解决的问题 - 因为，如果我们使用rectangle_lists从上面的示例中，我们没有引用内部“父”列表的长度integers()

问题：

如何限制子列表内的整数值小于子列表的总数？

我的一些尝试：

from hypothesis import given
from hypothesis.strategies import lists, integers

@given(lists(lists(integers(min_value=0, max_value=5), min_size=1, max_size=5), min_size=1, max_size=50))
def test(l):
    # ...

这远远不能满足要求 - 列表并不是严格的矩形形式，生成的整数值可以超过列表的生成大小。

from hypothesis import given
from hypothesis.strategies import lists, integers

@given(integers(min_value=0, max_value=5).flatmap(lambda n: lists(lists(integers(min_value=1, max_value=5), min_size=n, max_size=n), min_size=1, max_size=50)))
def test(l):
    # ...

在这里，#1 和 #2 是满足要求的，但整数值可以大于列表的大小 - 不满足要求 #3。

当尝试解决这样棘手的约束时，有一种很好的通用技术通常很有用：尝试构建一些看起来有点像您想要的但不满足所有约束的东西，然后将其与修改它的函数组合（例如通过丢弃坏的部分或修补不太有效的部分）以使其满足约束。

对于您的情况，您可以执行以下操作：

from hypothesis.strategies import builds, lists, integers

def prune_list(ls):
    n = len(ls)
    return [
       [i for i in sublist if i < n][:5]
       for sublist in ls
    ]

limited_list_strategy = builds(
   prune_list,
   lists(lists(integers(0, 49), average_size=5), max_size=50, min_size=1)
)

在此我们：

1. 生成一个看起来大致正确的列表（它是一个整数列表的列表，并且整数与所有整数的范围相同）possible可能有效的索引）。
2. 从子列表中删除任何无效索引
3. 截断其中仍包含 5 个以上元素的任何子列表

结果应该满足您所需的所有三个条件。

Average_size 参数并不是严格必要的，但在对此进行实验时，我发现它有点太容易生成空子列表。

预计到达时间：抱歉。我刚刚意识到我误读了您的条件之一 - 这实际上并没有达到您想要的效果，因为它不能确保每个列表的长度相同。这是一种修改此问题以解决该问题的方法（它变得有点复杂，因此我已改用复合而不是构建）：

from hypothesis.strategies import composite, lists, integers, permutations


@composite
def limisted_lists(draw):
    ls = draw(
        lists(lists(integers(0, 49), average_size=5), max_size=50, min_size=1)
    )
    filler = draw(permutations(range(50)))
    sublist_length = draw(integers(0, 5))

    n = len(ls)
    pruned = [
       [i for i in sublist if i < n][:sublist_length]
       for sublist in ls
    ]

    for sublist in pruned:
        for i in filler:
            if len(sublist) == sublist_length:
               break
            elif i < n:
               sublist.append(i)
    return pruned

我们的想法是，我们生成一个“填充”列表，它提供子列表外观的默认值（因此它们会朝着彼此更相似的方向收缩），然后绘制要修剪的子列表的长度获得一致性。

我承认这非常复杂。您可能想使用 RecursivelyIronic 的基于平面地图的版本。我更喜欢这个的主要原因是它会更好地收缩，所以你会从中得到更好的例子。