使用Python
以下是一些要求:
我想找一张数字清单,上面写着:
例: 8,10,12
我已经尝试了下面的代码,它适用于我想要的东西,但是它给了我内存非常重的所有组合。为了选择一个,我刚刚随机地选择了一个,但是我想用它来处理范围更大的列表,所以这是没有效率的。
list(combinations(list(range(8,20)),3))发布于 2019-07-11 20:11:04
您发布的代码不检查金额。
下面的片段优化了内存使用,而不是运行时
如果您使用的是Python3,那么combinations已经返回一个生成器。您所要做的就是对这些组合进行迭代。如果和是正确的,则从循环中打印组合和break:
from itertools import combinations
for comb in combinations(range(8, 20), 3):
if sum(comb) == 30:
print(comb)
break输出
(8, 9, 13)或者,您可以使用filter,然后对结果调用next。通过这种方式,您可以获得任意数量的组合:
from itertools import combinations
valid_combs = filter(lambda c: sum(c) == 30, combinations(range(8, 20), 3))
print(next(valid_combs))
print(next(valid_combs))
print(next(valid_combs))输出
(8, 9, 13)
(8, 10, 12)
(9, 10, 11)更高级和更动态的解决方案是使用函数和yield from (如果您使用的是PythonJava3.3):
from itertools import combinations
def get_combs(r, n, s):
yield from filter(lambda c: sum(c) == s, combinations(r, n))
valid_combs = get_combs(range(8, 20), 3, 30)
print(next(valid_combs))
print(next(valid_combs))
print(next(valid_combs))输出
(8, 9, 13)
(8, 10, 12)
(9, 10, 11)发布于 2019-07-11 20:36:01
下面是一个递归函数的例子,它将有效地完成这个任务。
def rangeToSum(start,stop,target,count):
if count == 0: return []
minSum = sum(range(start,start+count-1))
stop = min(stop,target+1-minSum)
if count == 1 :
return [target] if target in range(start,stop) else []
for n in reversed(range(start,stop)):
subSum = rangeToSum(start,n,target-n,count-1)
if subSum: return subSum+[n]
return []
print(rangeToSum(8,20,30,3)) # [8,10,12]它的工作方式是先尝试最大的数字,然后调用自己在剩余的范围内找到与剩余值相加的数字。这将跳过无法产生目标和的整个组合。例如,尝试20次跳过包含19、18、16、15、14、13、12或11的组合。
它还考虑到第一个计数-1项将产生的最小和,以进一步减少停止值。例如,对于前两个数字,从8到30将使用至少17 (8+9),因此范围的停止值可以减少到14,因为17 + 13将达到30,而任何更高的值都将超过30。
对于大量的数据,函数在大多数情况下会很快找到解决方案,但根据参数的组合也可能会花费很长的时间。
rangeToSum(80000,20000000,3000000,10) # 0.6 second
# [80000, 80002, 80004, 80006, 80008, 80010, 80012, 80014, 80016, 2279928]如果您需要它更快,您可以尝试回忆录(例如使用函式工具lru_cache )。
https://stackoverflow.com/questions/56996522
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