Вы можете сделать это довольно легко, если у вас не слишком много переменных.
Этот метод остановится, если у вас много переменных, потому что он использует матрицу размера K*(2^K)
, где K
- число переменных, а combvec
становится довольно медленным для больших K
тоже.
Хотя вы должны быть осторожны с количеством переменных, этот метод вполне способен обрабатывать многие логические «уравнения» с небольшими издержками.
В x
, y
, z
пример:
% Get all combinations of x/y/z, where each is true or false
opts = repmat( {[true, false]}, 1, 3 );
xyz = combvec( opts{:} )
% Assign each row to a named variable
x = xyz(1,:); y = xyz(2,:); z = xyz(3,:);
% Get the combinations which satisfy your conditions
results = xyz( :, (x & y) & (x | z) );
% Each column of results is a solution
>> results
results =
1 1
1 1
1 0
В более общем виде это может выглядеть примерно так:
K = 3; % K variables (previously x, y and z so K = 3)
% Create all true/false combinations
opts = repmat( {[true, false]}, 1, K );
combs = combvec( opts{:} );
% Shorthand so we can write in(i) not combs(i,:)
in = @(k) combs(k,:);
% Apply conditions
results = combs( :, (in(1) & in(2)) ...
& (in(1) | in(3)) );
Примечание: если у вас нет NeuralNetwork Toolbox, у вас не будет combvec
.Есть много альтернатив для получения всех комбинаций.