产量有限制的子组合

我正在使用 python 3。我正在使用的函数如下：

def sub_combinations(segment):
  if len(segment) == 1:
    yield (segment,)
  else:
    for j in sub_combinations(segment[1:]):
      yield ((segment[0],),)+j
      for k in range(len(j)):
         yield (((segment[0],)+j[k]),) + (j[:k]) +(j[k+1:]) 

它是这个函数的一个版本：

产生子组合 https://stackoverflow.com/questions/8646186/yielding-sub-combinations

(1,2,3,4,5) 的输出如下：

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

问题是，如果我使用较大的元组，函数 sub_combinations 会返回大量数据并且需要很长时间来计算它。为了解决这个问题，我想通过添加额外的参数来限制返回的数据量。例如， sub_combinations((1,2,3,4,5), 2) 应返回上面的数据，但不包含标有星号的元组。这些被删除是因为元组中连续值之间的偏移量大于 2。例如，包含 (1, 4)、(1, 5) 或 (2, 5) 等的行以及 (1, 2, 5)等，被丢弃。

线路

for k in range(len(j))

需要调整以删除这些行，但我还没有弄清楚如何。有什么建议么？

Barry

我认为以下更改会产生您正在寻找的输出：

def sub_combinations(segment, max_offset=None):
   data = tuple([e] for e in segment)
   def _sub_combinations(segment):
      if len(segment) == 1:
         yield (segment,)
      else:
         for j in _sub_combinations(segment[1:]):
            yield ((segment[0],),)+j
            for k in range(len(j)):
               if max_offset and data.index(j[k][0]) - data.index(segment[0]) > max_offset:
                  break
               yield (((segment[0],)+j[k]),) + (j[:k]) +(j[k+1:])
   for combination in _sub_combinations(data):
      yield tuple(tuple(e[0] for e in t) for t in combination)

这里的想法是你突破k循环而不是产生一个偏移量大于的元组max_offset.