


Wie kann ich in Python effizient alle möglichen Teilmengen einer Zahlenliste generieren?
Alle möglichen Kombinationen aus einer Liste von Zahlen ermitteln
Die Aufgabe besteht darin, alle möglichen Kombinationen (2^N) der Elemente einer Liste zu erhalten , unabhängig von ihrer Länge.
Brute-Force Ansatz
Ein möglicher Ansatz besteht darin, die dezimalen Ganzzahlen 1–32768 zu durchlaufen und ihre binären Darstellungen als Filter zu verwenden, um die entsprechenden Listenelemente auszuwählen. Diese Methode hat jedoch eine zeitliche Komplexität von O(32768), was für große Listen ineffizient sein kann.
Optimierte Lösung
Eine effizientere Lösung ist die Verwendung von itertools-Bibliothek. Der folgende Code generiert alle möglichen Kombinationen der Listenelemente in Python:
import itertools stuff = [1, 2, 3] combinations = list(itertools.chain(*map(lambda x: itertools.combinations(stuff, x), range(0, len(stuff)+1)))) for subset in combinations: print(subset)
Dieser Code generiert alle Teilmengen der gegebenen Liste, einschließlich der leeren Menge und der Originalliste selbst. Dies geschieht durch die Erstellung eines Generators, der alle möglichen Kombinationen für jede Länge „L“ generiert, und die anschließende Verwendung der Funktion „chain()“, um alle Generatoren zu einem einzigen Iterable zu verketten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python effizient alle möglichen Teilmengen einer Zahlenliste generieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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