Python でリストの考えられるすべてのサブセットを効率的に生成するにはどうすればよいでしょうか?

リストの組み合わせの包括的な生成: 数値的に効率的なアプローチ

15 個の数値のリストを考慮すると、目標は 32,768 個の組み合わせをすべて取得することです。長さに関係なく。提案されたアプローチの 1 つは、10 進整数 (1 ～ 32768) を反復処理し、バイナリ表現を利用して要素を選択することを含みます。この方法は実行可能に思えるかもしれませんが、より効率的なソリューションが存在します。

itertools モジュールの活用

Python itertools モジュールは、組み合わせを生成するための包括的なアプローチを提供します。その機能の 1 つである組み合わせを使用すると、特定の長さの組み合わせを生成できます。ただし、この場合の目標は、任意の長さの組み合わせを生成することです。

これに対処するには、範囲関数を使用して、考えられるすべての長さ "L" をループできます。

import itertools

stuff = [1, 2, 3]
for L in range(len(stuff) + 1):
    for subset in itertools.combinations(stuff, L):
        print(subset)

これこのメソッドは、その長さに関係なく、指定されたリストのすべての組み合わせを確実に生成します。

複雑さとに対する代替アプローチエレガンス

より柔軟で潜在的に視覚的に魅力的なアプローチとして、ジェネレーター チェーンを利用して、可能なすべての長さをカバーする一連の Combination() ジェネレーターを作成できます。

from itertools import chain, combinations

def all_subsets(ss):
    return chain(*map(lambda x: combinations(ss, x), range(0, len(ss)+1)))

for subset in all_subsets(stuff):
    print(subset)

この方法を採用すると、指定されたリストの可能なすべての組み合わせが簡単に生成され、堅牢なソリューションが提供されます。

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