Как сгенерировать все перестановки списка в Python

Question

Как вы генерируете все перестановки списка в Python, независимо от типа элементов в этом списке?

Например:

permutations([])
[]

permutations([1])
[1]

permutations([1, 2])
[1, 2]
[2, 1]

permutations([1, 2, 3])
[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[2, 1, 3]
[2, 3, 1]
[3, 1, 2]
[3, 2, 1]

Answer 1

Я использовал алгоритм, основанный на системе факторных чисел - Для списка длины n вы можете собрать каждый элемент перестановки по элементу, выбирая из элементов, оставленных на каждом этапе. У вас есть n вариантов для первого элемента, n-1 для второго и только один для последнего, так что вы можете использовать цифры числа в системе факторных чисел в качестве индексов. Таким образом, числа от 0 до n! -1 соответствуют всем возможным перестановкам в лексикографическом порядке.

from math import factorial
def permutations(l):
    permutations=[]
    length=len(l)
    for x in xrange(factorial(length)):
        available=list(l)
        newPermutation=[]
        for radix in xrange(length, 0, -1):
            placeValue=factorial(radix-1)
            index=x/placeValue
            newPermutation.append(available.pop(index))
            x-=index*placeValue
        permutations.append(newPermutation)
    return permutations

permutations(range(3))

выход:

[[0, 1, 2], [0, 2, 1], [1, 0, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1], [2, 1, 0]]

Этот метод не рекурсивный, но он немного медленнее на моем компьютере, и xrange вызывает ошибку, когда n! слишком велик, чтобы преобразовать его в длинное целое число C (для меня n = 13). Этого было достаточно, когда мне это было нужно, но это далеко не itertools.permutations длинным выстрелом.

Answer 2

Обратите внимание, что этот алгоритм имеет n factorial сложность времени, где n - длина списка ввода

Печать результатов на бегу:

global result
result = [] 

def permutation(li):
if li == [] or li == None:
    return

if len(li) == 1:
    result.append(li[0])
    print result
    result.pop()
    return

for i in range(0,len(li)):
    result.append(li[i])
    permutation(li[:i] + li[i+1:])
    result.pop()    

Пример:

permutation([1,2,3])

Выход:

[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[2, 1, 3]
[2, 3, 1]
[3, 1, 2]
[3, 2, 1]

Answer 3

Можно действительно перебрать первый элемент каждой перестановки, как в ответе Цвенна; Я предпочитаю писать это решение так:

def all_perms(elements):
    if len(elements) <= 1:
        yield elements  # Only permutation possible = no permutation
    else:
        # Iteration over the first element in the result permutation:
        for (index, first_elmt) in enumerate(elements):
            other_elmts = elements[:index]+elements[index+1:]
            for permutation in all_perms(other_elmts): 
                yield [first_elmt] + permutation

Это решение примерно на 30% быстрее, очевидно, благодаря рекурсии, заканчивающейся на len(elements) <= 1 вместо 0. Это также намного более эффективно использует память, так как использует функцию генератора (через yield), как в решении Риккардо Рейеса.

Answer 4

Это основано на реализации Haskell, использующей понимание списка:

def permutation(list):
    if len(list) == 0:
        return [[]]
    else:
        return [[x] + ys for x in list for ys in permutation(delete(list, x))]

def delete(list, item):
    lc = list[:]
    lc.remove(item)
    return lc

Answer 5

Для производительности - решение, которое вдохновляет Кнут , (p22):

from numpy import empty, uint8
from math import factorial

def perms(n):
    f = 1
    p = empty((2*n-1, factorial(n)), uint8)
    for i in range(n):
        p[i, :f] = i
        p[i+1:2*i+1, :f] = p[:i, :f]  # constitution de blocs
        for j in range(i):
            p[:i+1, f*(j+1):f*(j+2)] = p[j+1:j+i+2, :f]  # copie de blocs
        f = f*(i+1)
    return p[:n, :]

Копирование больших блоков памяти экономит время - это в 20 раз быстрее, чем list(itertools.permutations(range(n)):

In [1]: %timeit -n10 list(permutations(range(10)))
10 loops, best of 3: 815 ms per loop

In [2]: %timeit -n100 perms(10) 
100 loops, best of 3: 40 ms per loop

Answer 6

from __future__ import print_function

def perm(n):
    p = []
    for i in range(0,n+1):
        p.append(i)
    while True:
        for i in range(1,n+1):
            print(p[i], end=' ')
        print("")
        i = n - 1
        found = 0
        while (not found and i>0):
            if p[i]<p[i+1]:
                found = 1
            else:
                i = i - 1
        k = n
        while p[i]>p[k]:
            k = k - 1
        aux = p[i]
        p[i] = p[k]
        p[k] = aux
        for j in range(1,(n-i)/2+1):
            aux = p[i+j]
            p[i+j] = p[n-j+1]
            p[n-j+1] = aux
        if not found:
            break

perm(5)

Answer 7

def pzip(c, seq):
    result = []
    for item in seq:
        for i in range(len(item)+1):
            result.append(item[i:]+c+item[:i])
    return result


def perm(line):
    seq = [c for c in line]
    if len(seq) <=1 :
        return seq
    else:
        return pzip(seq[0], perm(seq[1:]))

Answer 8

Этот алгоритм является наиболее эффективным, он избегает передачи массивов и манипуляций при рекурсивных вызовах, работает в Python 2, 3:

def permute(items):
    length = len(items)
    def inner(ix=[]):
        do_yield = len(ix) == length - 1
        for i in range(0, length):
            if i in ix: #avoid duplicates
                continue
            if do_yield:
                yield tuple([items[y] for y in ix + [i]])
            else:
                for p in inner(ix + [i]):
                    yield p
    return inner()

Использование:

for p in permute((1,2,3)):
    print(p)

(1, 2, 3)
(1, 3, 2)
(2, 1, 3)
(2, 3, 1)
(3, 1, 2)
(3, 2, 1)

Answer 9

красота рекурсии:

>>> import copy
>>> def perm(prefix,rest):
...      for e in rest:
...              new_rest=copy.copy(rest)
...              new_prefix=copy.copy(prefix)
...              new_prefix.append(e)
...              new_rest.remove(e)
...              if len(new_rest) == 0:
...                      print new_prefix + new_rest
...                      continue
...              perm(new_prefix,new_rest)
... 
>>> perm([],['a','b','c','d'])
['a', 'b', 'c', 'd']
['a', 'b', 'd', 'c']
['a', 'c', 'b', 'd']
['a', 'c', 'd', 'b']
['a', 'd', 'b', 'c']
['a', 'd', 'c', 'b']
['b', 'a', 'c', 'd']
['b', 'a', 'd', 'c']
['b', 'c', 'a', 'd']
['b', 'c', 'd', 'a']
['b', 'd', 'a', 'c']
['b', 'd', 'c', 'a']
['c', 'a', 'b', 'd']
['c', 'a', 'd', 'b']
['c', 'b', 'a', 'd']
['c', 'b', 'd', 'a']
['c', 'd', 'a', 'b']
['c', 'd', 'b', 'a']
['d', 'a', 'b', 'c']
['d', 'a', 'c', 'b']
['d', 'b', 'a', 'c']
['d', 'b', 'c', 'a']
['d', 'c', 'a', 'b']
['d', 'c', 'b', 'a']

Answer 10

Простите мою неграмотность на питоне, потому что я не буду предлагать решение на питоне. Поскольку я не знаю, какой метод python 2.6 использует для генерации перестановок, а метод eliben похож на генерацию перестановок Джонсона-Троттера, вы можете поискать статью в Википедии о перестановках и их генерации , что очень похоже на неиспользованную функцию в статье Мирволда и Руски .

Мне кажется, что это можно использовать в генераторе так же, как и в других ответах, чтобы значительно уменьшить требования к памяти. Просто помните, что перестановки не будут в лексикографическом порядке.