Come generare tutte le permutazioni di un elenco in Python
https://stackoverflow.com/questions/104420
-
01-07-2019 - |
italiano
english
français
española
中国
日本の
العربية
Deutsch
한국어
Português
RussianDomanda
Come si generano tutte le permutazioni di un elenco in Python, indipendentemente dal tipo di elementi in quell'elenco?
Ad esempio:
permutations([])
[]
permutations([1])
[1]
permutations([1, 2])
[1, 2]
[2, 1]
permutations([1, 2, 3])
[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[2, 1, 3]
[2, 3, 1]
[3, 1, 2]
[3, 2, 1]
Soluzione
A partire da Python 2.6 (e se sei su Python 3) hai uno strumento libreria standard per questo: itertools.permutations .
import itertools
list(itertools.permutations([1, 2, 3]))
Se stai usando un Python più vecchio (< 2.6) per qualche motivo o sei solo curioso di sapere come funziona, ecco un buon approccio, preso da http://code.activestate.com/recipes/252178/ :
def all_perms(elements):
if len(elements) <=1:
yield elements
else:
for perm in all_perms(elements[1:]):
for i in range(len(elements)):
# nb elements[0:1] works in both string and list contexts
yield perm[:i] + elements[0:1] + perm[i:]
Un paio di approcci alternativi sono elencati nella documentazione di itertools.product. Eccone uno:
def permutations(iterable, r=None):
# permutations('ABCD', 2) --> AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
# permutations(range(3)) --> 012 021 102 120 201 210
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
r = n if r is None else r
if r > n:
return
indices = range(n)
cycles = range(n, n-r, -1)
yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
while n:
for i in reversed(range(r)):
cycles[i] -= 1
if cycles[i] == 0:
indices[i:] = indices[i+1:] + indices[i:i+1]
cycles[i] = n - i
else:
j = cycles[i]
indices[i], indices[-j] = indices[-j], indices[i]
yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
break
else:
return
E un altro, basato su <=>:
def permutations(iterable, r=None):
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
r = n if r is None else r
for indices in product(range(n), repeat=r):
if len(set(indices)) == r:
yield tuple(pool[i] for i in indices)
Altri suggerimenti
E in Python 2.6 in poi:
import itertools
itertools.permutations([1,2,3])
(restituito come generatore. Utilizzare list(permutations(l)) per tornare come elenco.)
Il seguente codice con SOLO Python 2.6 e versioni successive
Innanzitutto, importa itertools:
import itertools
Permutazione (l'ordine conta):
print list(itertools.permutations([1,2,3,4], 2))
[(1, 2), (1, 3), (1, 4),
(2, 1), (2, 3), (2, 4),
(3, 1), (3, 2), (3, 4),
(4, 1), (4, 2), (4, 3)]
Combinazione (l'ordine NON ha importanza):
print list(itertools.combinations('123', 2))
[('1', '2'), ('1', '3'), ('2', '3')]
Prodotto cartesiano (con diversi iterabili):
print list(itertools.product([1,2,3], [4,5,6]))
[(1, 4), (1, 5), (1, 6),
(2, 4), (2, 5), (2, 6),
(3, 4), (3, 5), (3, 6)]
Prodotto cartesiano (con uno iterabile e se stesso):
print list(itertools.product([1,2], repeat=3))
[(1, 1, 1), (1, 1, 2), (1, 2, 1), (1, 2, 2),
(2, 1, 1), (2, 1, 2), (2, 2, 1), (2, 2, 2)]
def permutations(head, tail=''):
if len(head) == 0: print tail
else:
for i in range(len(head)):
permutations(head[0:i] + head[i+1:], tail+head[i])
chiamato come:
permutations('abc')
#!/usr/bin/env python
def perm(a, k=0):
if k == len(a):
print a
else:
for i in xrange(k, len(a)):
a[k], a[i] = a[i] ,a[k]
perm(a, k+1)
a[k], a[i] = a[i], a[k]
perm([1,2,3])
Output:
[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[2, 1, 3]
[2, 3, 1]
[3, 2, 1]
[3, 1, 2]
Mentre sto scambiando il contenuto dell'elenco è richiesto un tipo di sequenza mutabile come input. Per esempio. perm(list("ball")) funzionerà e perm("ball") non funzionerà perché non puoi cambiare una stringa.
Questa implementazione di Python si ispira all'algoritmo presentato nel libro Computer Algorithms di Horowitz, Sahni e Rajasekeran .
Questa soluzione implementa un generatore, per evitare di conservare tutte le permutazioni in memoria:
def permutations (orig_list):
if not isinstance(orig_list, list):
orig_list = list(orig_list)
yield orig_list
if len(orig_list) == 1:
return
for n in sorted(orig_list):
new_list = orig_list[:]
pos = new_list.index(n)
del(new_list[pos])
new_list.insert(0, n)
for resto in permutations(new_list[1:]):
if new_list[:1] + resto <> orig_list:
yield new_list[:1] + resto
Il codice seguente è una permutazione sul posto di un determinato elenco, implementato come generatore. Poiché restituisce solo riferimenti all'elenco, l'elenco non deve essere modificato all'esterno del generatore. La soluzione non è ricorsiva, quindi utilizza poca memoria. Funziona bene anche con più copie di elementi nell'elenco di input.
def permute_in_place(a):
a.sort()
yield list(a)
if len(a) <= 1:
return
first = 0
last = len(a)
while 1:
i = last - 1
while 1:
i = i - 1
if a[i] < a[i+1]:
j = last - 1
while not (a[i] < a[j]):
j = j - 1
a[i], a[j] = a[j], a[i] # swap the values
r = a[i+1:last]
r.reverse()
a[i+1:last] = r
yield list(a)
break
if i == first:
a.reverse()
return
if __name__ == '__main__':
for n in range(5):
for a in permute_in_place(range(1, n+1)):
print a
print
for a in permute_in_place([0, 0, 1, 1, 1]):
print a
print
Un modo abbastanza ovvio secondo me potrebbe essere anche:
def permutList(l):
if not l:
return [[]]
res = []
for e in l:
temp = l[:]
temp.remove(e)
res.extend([[e] + r for r in permutList(temp)])
return res
In uno stile funzionale
def addperm(x,l):
return [ l[0:i] + [x] + l[i:] for i in range(len(l)+1) ]
def perm(l):
if len(l) == 0:
return [[]]
return [x for y in perm(l[1:]) for x in addperm(l[0],y) ]
print perm([ i for i in range(3)])
Il risultato:
[[0, 1, 2], [1, 0, 2], [1, 2, 0], [0, 2, 1], [2, 0, 1], [2, 1, 0]]
list2Perm = [1, 2.0, 'three']
listPerm = [[a, b, c]
for a in list2Perm
for b in list2Perm
for c in list2Perm
if ( a != b and b != c and a != c )
]
print listPerm
Output:
[
[1, 2.0, 'three'],
[1, 'three', 2.0],
[2.0, 1, 'three'],
[2.0, 'three', 1],
['three', 1, 2.0],
['three', 2.0, 1]
]
Ho usato un algoritmo basato sul sistema numerico fattoriale - Per un elenco di lunghezza n, puoi assemblare ogni permutazione oggetto per oggetto, selezionando tra gli oggetti rimasti in ogni fase. Hai n scelte per il primo elemento, n-1 per il secondo e solo uno per l'ultimo, quindi puoi utilizzare le cifre di un numero nel sistema numerico fattoriale come indici. In questo modo i numeri da 0 a n! -1 corrispondono a tutte le possibili permutazioni in ordine lessicografico.
from math import factorial
def permutations(l):
permutations=[]
length=len(l)
for x in xrange(factorial(length)):
available=list(l)
newPermutation=[]
for radix in xrange(length, 0, -1):
placeValue=factorial(radix-1)
index=x/placeValue
newPermutation.append(available.pop(index))
x-=index*placeValue
permutations.append(newPermutation)
return permutations
permutations(range(3))
uscita:
[[0, 1, 2], [0, 2, 1], [1, 0, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1], [2, 1, 0]]
Questo metodo non è ricorsivo, ma è leggermente più lento sul mio computer e xrange genera un errore quando n! è troppo grande per essere convertito in un intero lungo C (n = 13 per me). Era abbastanza quando ne avevo bisogno, ma non è un itertools.permutations da un colpo lungo.
Nota che questo algoritmo ha una n factorial complessità temporale, dove n è la lunghezza della lista di input
Stampa i risultati in fuga:
global result
result = []
def permutation(li):
if li == [] or li == None:
return
if len(li) == 1:
result.append(li[0])
print result
result.pop()
return
for i in range(0,len(li)):
result.append(li[i])
permutation(li[:i] + li[i+1:])
result.pop()
Esempio:
permutation([1,2,3])
Output:
[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[2, 1, 3]
[2, 3, 1]
[3, 1, 2]
[3, 2, 1]
Si può infatti iterare sul primo elemento di ogni permutazione, come nella risposta di tzwenn; Preferisco scrivere questa soluzione in questo modo:
def all_perms(elements):
if len(elements) <= 1:
yield elements # Only permutation possible = no permutation
else:
# Iteration over the first element in the result permutation:
for (index, first_elmt) in enumerate(elements):
other_elmts = elements[:index]+elements[index+1:]
for permutation in all_perms(other_elmts):
yield [first_elmt] + permutation
Questa soluzione è circa 30 & nbsp;% più veloce, apparentemente grazie alla ricorsione che termina con len(elements) <= 1 anziché 0.
È anche molto più efficiente in termini di memoria, in quanto utilizza una funzione di generatore (attraverso yield), come nella soluzione di Riccardo Reyes.
Questo si ispira all'implementazione di Haskell usando la comprensione dell'elenco:
def permutation(list):
if len(list) == 0:
return [[]]
else:
return [[x] + ys for x in list for ys in permutation(delete(list, x))]
def delete(list, item):
lc = list[:]
lc.remove(item)
return lc
Per prestazioni, una soluzione insensibile ispirata a Knuth , (p22):
from numpy import empty, uint8
from math import factorial
def perms(n):
f = 1
p = empty((2*n-1, factorial(n)), uint8)
for i in range(n):
p[i, :f] = i
p[i+1:2*i+1, :f] = p[:i, :f] # constitution de blocs
for j in range(i):
p[:i+1, f*(j+1):f*(j+2)] = p[j+1:j+i+2, :f] # copie de blocs
f = f*(i+1)
return p[:n, :]
La copia di grandi blocchi di memoria fa risparmiare tempo -
è 20 volte più veloce di list(itertools.permutations(range(n)):
In [1]: %timeit -n10 list(permutations(range(10)))
10 loops, best of 3: 815 ms per loop
In [2]: %timeit -n100 perms(10)
100 loops, best of 3: 40 ms per loop
from __future__ import print_function
def perm(n):
p = []
for i in range(0,n+1):
p.append(i)
while True:
for i in range(1,n+1):
print(p[i], end=' ')
print("")
i = n - 1
found = 0
while (not found and i>0):
if p[i]<p[i+1]:
found = 1
else:
i = i - 1
k = n
while p[i]>p[k]:
k = k - 1
aux = p[i]
p[i] = p[k]
p[k] = aux
for j in range(1,(n-i)/2+1):
aux = p[i+j]
p[i+j] = p[n-j+1]
p[n-j+1] = aux
if not found:
break
perm(5)
Ecco un algoritmo che funziona su un elenco senza creare nuovi elenchi intermedi simili alla soluzione di Ber all'indirizzo https://stackoverflow.com/ a / 108651/184528 .
def permute(xs, low=0):
if low + 1 >= len(xs):
yield xs
else:
for p in permute(xs, low + 1):
yield p
for i in range(low + 1, len(xs)):
xs[low], xs[i] = xs[i], xs[low]
for p in permute(xs, low + 1):
yield p
xs[low], xs[i] = xs[i], xs[low]
for p in permute([1, 2, 3, 4]):
print p
Puoi provare il codice qui: http://repl.it/J9v
La bellezza della ricorsione:
>>> import copy
>>> def perm(prefix,rest):
... for e in rest:
... new_rest=copy.copy(rest)
... new_prefix=copy.copy(prefix)
... new_prefix.append(e)
... new_rest.remove(e)
... if len(new_rest) == 0:
... print new_prefix + new_rest
... continue
... perm(new_prefix,new_rest)
...
>>> perm([],['a','b','c','d'])
['a', 'b', 'c', 'd']
['a', 'b', 'd', 'c']
['a', 'c', 'b', 'd']
['a', 'c', 'd', 'b']
['a', 'd', 'b', 'c']
['a', 'd', 'c', 'b']
['b', 'a', 'c', 'd']
['b', 'a', 'd', 'c']
['b', 'c', 'a', 'd']
['b', 'c', 'd', 'a']
['b', 'd', 'a', 'c']
['b', 'd', 'c', 'a']
['c', 'a', 'b', 'd']
['c', 'a', 'd', 'b']
['c', 'b', 'a', 'd']
['c', 'b', 'd', 'a']
['c', 'd', 'a', 'b']
['c', 'd', 'b', 'a']
['d', 'a', 'b', 'c']
['d', 'a', 'c', 'b']
['d', 'b', 'a', 'c']
['d', 'b', 'c', 'a']
['d', 'c', 'a', 'b']
['d', 'c', 'b', 'a']
Questo algoritmo è il più efficace, evita il passaggio di array e la manipolazione nelle chiamate ricorsive, funziona in Python 2, 3:
def permute(items):
length = len(items)
def inner(ix=[]):
do_yield = len(ix) == length - 1
for i in range(0, length):
if i in ix: #avoid duplicates
continue
if do_yield:
yield tuple([items[y] for y in ix + [i]])
else:
for p in inner(ix + [i]):
yield p
return inner()
Utilizzo:
for p in permute((1,2,3)):
print(p)
(1, 2, 3)
(1, 3, 2)
(2, 1, 3)
(2, 3, 1)
(3, 1, 2)
(3, 2, 1)
def pzip(c, seq):
result = []
for item in seq:
for i in range(len(item)+1):
result.append(item[i:]+c+item[:i])
return result
def perm(line):
seq = [c for c in line]
if len(seq) <=1 :
return seq
else:
return pzip(seq[0], perm(seq[1:]))
Genera tutte le possibili permutazioni
Sto usando python3.4:
def calcperm(arr, size):
result = set([()])
for dummy_idx in range(size):
temp = set()
for dummy_lst in result:
for dummy_outcome in arr:
if dummy_outcome not in dummy_lst:
new_seq = list(dummy_lst)
new_seq.append(dummy_outcome)
temp.add(tuple(new_seq))
result = temp
return result
Casi di prova:
lst = [1, 2, 3, 4]
#lst = ["yellow", "magenta", "white", "blue"]
seq = 2
final = calcperm(lst, seq)
print(len(final))
print(final)
Vedo un lotto di iterazioni in corso all'interno di queste funzioni ricorsive, non esattamente pura ricorsione ...
quindi per quelli di voi che non riescono a rispettare nemmeno un singolo loop, ecco una soluzione grossolana, totalmente inutile e completamente ricorsiva
def all_insert(x, e, i=0):
return [x[0:i]+[e]+x[i:]] + all_insert(x,e,i+1) if i<len(x)+1 else []
def for_each(X, e):
return all_insert(X[0], e) + for_each(X[1:],e) if X else []
def permute(x):
return [x] if len(x) < 2 else for_each( permute(x[1:]) , x[0])
perms = permute([1,2,3])
Un'altra soluzione:
def permutation(flag, k =1 ):
N = len(flag)
for i in xrange(0, N):
if flag[i] != 0:
continue
flag[i] = k
if k == N:
print flag
permutation(flag, k+1)
flag[i] = 0
permutation([0, 0, 0])
Per farti risparmiare ore e ore di ricerche e sperimentazioni, ecco la soluzione di permutaioni non ricorsive in Python che funziona anche con Numba (dalla versione 0.41):
@numba.njit()
def permutations(A, k):
r = [[i for i in range(0)]]
for i in range(k):
r = [[a] + b for a in A for b in r if (a in b)==False]
return r
permutations([1,2,3],3)
[[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]
Per dare un'impressione sulle prestazioni:
%timeit permutations(np.arange(5),5)
243 µs ± 11.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
time: 406 ms
%timeit list(itertools.permutations(np.arange(5),5))
15.9 µs ± 8.61 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
time: 12.9 s
Quindi usa questa versione solo se devi chiamarla dalla funzione njitted, altrimenti preferisci l'implementazione itertools.
UN ALTRO APPROCCIO (senza librerie)
def permutation(input):
if len(input) == 1:
return input if isinstance(input, list) else [input]
result = []
for i in range(len(input)):
first = input[i]
rest = input[:i] + input[i + 1:]
rest_permutation = permutation(rest)
for p in rest_permutation:
result.append(first + p)
return result
L'input può essere una stringa o un elenco
print(permutation('abcd'))
print(permutation(['a', 'b', 'c', 'd']))
La mia soluzione Python:
def permutes(input,offset):
if( len(input) == offset ):
return [''.join(input)]
result=[]
for i in range( offset, len(input) ):
input[offset], input[i] = input[i], input[offset]
result = result + permutes(input,offset+1)
input[offset], input[i] = input[i], input[offset]
return result
# input is a "string"
# return value is a list of strings
def permutations(input):
return permutes( list(input), 0 )
# Main Program
print( permutations("wxyz") )
def permutation(word, first_char=None):
if word == None or len(word) == 0: return []
if len(word) == 1: return [word]
result = []
first_char = word[0]
for sub_word in permutation(word[1:], first_char):
result += insert(first_char, sub_word)
return sorted(result)
def insert(ch, sub_word):
arr = [ch + sub_word]
for i in range(len(sub_word)):
arr.append(sub_word[i:] + ch + sub_word[:i])
return arr
assert permutation(None) == []
assert permutation('') == []
assert permutation('1') == ['1']
assert permutation('12') == ['12', '21']
print permutation('abc')
Output: ['abc', 'acb', 'bac', 'bca', 'cab', 'cba']
Uso di Counter
from collections import Counter
def permutations(nums):
ans = [[]]
cache = Counter(nums)
for idx, x in enumerate(nums):
result = []
for items in ans:
cache1 = Counter(items)
for id, n in enumerate(nums):
if cache[n] != cache1[n] and items + [n] not in result:
result.append(items + [n])
ans = result
return ans
permutations([1, 2, 2])
> [[1, 2, 2], [2, 1, 2], [2, 2, 1]]
In questo modo è migliore delle alternative che sto vedendo, dai un'occhiata.
def permutations(arr):
if not arr:
return
print arr
for idx, val in enumerate(arr):
permutations(arr[:idx]+arr[idx+1:])
per Python possiamo usare itertools e importare sia permutazioni che combinazioni per risolvere il tuo problema
from itertools import product, permutations
A = ([1,2,3])
print (list(permutations(sorted(A),2)))
