この記事では、主に Python でセットのすべてのサブセットを見つける例を紹介します。必要な方は参考にしてください。
方法 1: 回帰実装。 def PowerSetsRecursive(items):
"""Use recursive call to return all subsets of items, include empty set"""
if len(items) == 0:
#if the lsit is empty, return the empty list
return [[]]
subsets = []
first_elt = items[0] #first element
rest_list = items[1:]
#Strategy:Get all subsets of rest_list; for each of those subsets, a full subset list
#will contain both the original subset as well as a version of the sebset that contains the first_elt
for partial_sebset in PowerSetsRecursive(rest_list):
subsets.append(partial_sebset)
next_subset = partial_sebset[:] +[first_elt]
subsets.append(next_subset)
return subsets
def PowerSetsRecursive2(items): # the power set of the empty set has one element, the empty set result = [[]] for x in items: result.extend([subset + [x] for subset in result]) return result
方法 2: バイナリメソッド
def PowerSetsBinary(items):
#generate all combination of N items
N = len(items)
#enumerate the 2**N possible combinations
for i in range(2**N):
combo = []
for j in range(N):
#test jth bit of integer i
if(i >> j ) % 2 == 1:
combo.append(items[j])
yield combo
関連推奨事項: セットが別のセットのサブセットであるかどうかを判断する Python メソッドセット
Pythonで簡単な文字列処理を実装する方法
以上がセットのすべてのサブセットを検索する Python 実装例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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