这是我在互联网上找到的一些代码,它没有太多的解释。我只是好奇它是如何工作的。我不完全理解yield和[s for s in subsets(S)]部分。任何有见地的人都会非常感激!
def subsets(aList):
if aList ==[]: # base case
yield []
else:
first = aList[0]
rest = aList[1:]
for ss in subsets(rest): # include first or don't in each
yield ss # subset of rest
yield [first]+ss
print ("\n testing subsets")
S = ['A','B','C','D','E']
ss = [s for s in subsets(S)]
print ("The subsets of",S,"are:")
print (ss)发布于 2012-01-03 19:56:50
subsets是一个生成器:当您调用它时,您创建了一个可以迭代的对象。每次迭代向它请求另一个值时,它都会运行到下一个yield语句,并生成该值。它也是递归的,所以当你用五个项目运行它时,它会在最后四个项目上调用自己,以此类推。
因此,如果它传递了['A'],它会创建第二个生成器,并传递一个空的列表[]。这只会产生一个空列表,然后完成。主生成器将接收它,生成它(yield ss),然后是yield [first]+ss,它将是['A']。总结果:[[], ['A']]
[s for s in subsets(S)]是一种列表理解。它相当于:
ss = []
for s in subsets(S)
ss.append(s)在这种情况下,这有点多余--您可以通过执行list(subsets(S))来实现相同的功能。当您想要对对象集合中的每个对象执行某些操作,或者想要对它们进行过滤时,可以使用列表理解。
发布于 2012-01-03 20:08:45
理解yield的方法是把它想象成一个简单的return语句,再加上下一次函数被调用时,从yield语句继续执行。当没有剩余的收益率时,将引发StopIteration异常。
一个更简单的例子应该能清楚地说明问题:
>>> def foo():
... for i in range(3):
... yield i
...
>>> x = foo()
>>> x
<generator object foo at 0x7f0cd5c30780>
>>> x.next()
0
>>> x.next()
1
>>> x.next()
2
>>> x.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>您可以像使用迭代器一样使用生成器,因为for循环只是在内部捕获和处理StopIteration异常:
>>> x = foo()
>>> for i in x:
... print i
...
0
1
2
>>>至于获取子集,有一种更简单的方法!
看看下面的食谱:
>>> from itertools import chain, combinations
>>>
>>> def powerset(iterable):
... s = list(iterable)
... return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))
>>>
>>> S = ['A','B','C']
>>> list(powerset(S))
[(),
('A',),
('B',),
('C',),
('A', 'B'),
('A', 'C'),
('B', 'C'),
('A', 'B', 'C')]https://stackoverflow.com/questions/8711596
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