获取列表元素的所有可能 (2^N) 种组合，任意长度-IT科技

摘要：问题描述：我有一个包含 15 个数字的列表。如何生成这些数字的所有 32,768 种组合（即，按原始顺序排列任意数量的元素）？我想到循环遍历十进制整数 1–32768，并使用每个数字的二进制表示作为过滤器来挑选出合适的列表元素。有没有更好的方法？对于特定长度的组合，请参阅获取所有 (n-choose-k) 长...

问题描述：

我有一个包含 15 个数字的列表。如何生成这些数字的所有 32,768 种组合（即，按原始顺序排列任意数量的元素）？

我想到循环遍历十进制整数 1–32768，并使用每个数字的二进制表示作为过滤器来挑选出合适的列表元素。有没有更好的方法？

对于特定长度的组合，请参阅获取所有 (n-choose-k) 长度为 n 的组合。请在适当的情况下使用该问题来关闭重复项。

当将有关组合的问题作为重复问题关闭时，务必确保 OP真正想要什么，而不是用来描述问题的词语。例如，想要笛卡尔积（请参阅如何获取多个列表的笛卡尔积）的人通常会询问“组合”。

解决方案 1：

这个答案忽略了一个方面：OP 要求所有组合...而不仅仅是长度“r”的组合。

因此，您要么必须循环遍历所有长度“L”：

import itertools

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

或者 - 如果您想要变得时髦（或者让在您之后阅读代码的人产生误解） - 您可以生成“combinations()”生成器链，并对其进行迭代：

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)

解决方案 2：

看一下itertools.combinations：

itertools.combinations(iterable, r)
从输入可迭代对象中返回 r 长度的元素子序列。
组合按字典顺序发出。因此，如果输入的可迭代对象已排序，则组合元组将按排序顺序生成。

自 2.6 版起，包含电池！

解决方案 3：

在@Dan H 的高度赞同的答案下的评论中，提到了文档powerset()中的配方——包括Dan 自己的配方。但是，到目前为止，还没有人将其作为答案发布。由于它可能是解决问题的更好的方法之一（即使不是最好的方法），并且得到了另一位评论者的一点鼓励，因此如下所示。该函数生成所有可能长度的列表元素的所有唯一组合（包括包含零和所有元素的组合）。itertools

注意：如果目标是只获取唯一元素的组合（略有不同），则将行更改s = list(iterable)为以消除任何重复元素。无论如何，最终变成s = list(set(iterable))的事实意味着它将与生成器一起工作（与其他几个答案不同）。iterable`list`

from itertools import chain, combinations

def powerset(iterable):
    "powerset([1,2,3]) --> () (1,) (2,) (3,) (1,2) (1,3) (2,3) (1,2,3)"
    s = list(iterable)  # allows duplicate elements
    return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))

stuff = [1, 2, 3]
for i, combo in enumerate(powerset(stuff), 1):
    print('combo #{}: {}'.format(i, combo))

输出：

combo #1: ()
combo #2: (1,)
combo #3: (2,)
combo #4: (3,)
combo #5: (1, 2)
combo #6: (1, 3)
combo #7: (2, 3)
combo #8: (1, 2, 3)

解决方案 4：

这种方法可以轻松转移到所有支持递归的编程语言（无 itertools、无 Yield、无列表理解）：

def combs(a):
    if len(a) == 0:
        return [[]]
    cs = []
    for c in combs(a[1:]):
        cs += [c, c+[a[0]]]
    return cs

>>> combs([1,2,3,4,5])
[[], [1], [2], [2, 1], [3], [3, 1], [3, 2], ..., [5, 4, 3, 2, 1]]

解决方案 5：

这是一个懒惰的单行代码，也使用 itertools：

from itertools import compress, product

def combinations(items):
    return ( set(compress(items,mask)) for mask in product(*[[0,1]]*len(items)) )
    # alternative:                      ...in product([0,1], repeat=len(items)) )

这个答案背后的主要思想：有 2^N 种组合——与长度为 N 的二进制字符串的数量相同。对于每个二进制字符串，选择与“1”相对应的所有元素。

items=abc * mask=###
 |
 V
000 -> 
001 ->   c
010 ->  b
011 ->  bc
100 -> a
101 -> a c
110 -> ab
111 -> abc

需要考虑的事项：

这要求您可以调用len(...)（items解决方法：如果items是像生成器这样的可迭代对象，则先将其转换为列表items=list(_itemsArg)）
这要求迭代的顺序items不是随机的（解决方法：不要疯狂）
这要求项目是唯一的，否则{2,2,1}和{2,1,1}都会折叠为{2,1}（解决方法：用作collections.Counter替代品；它基本上是一个多集……但如果您需要它可散列，则set可能需要稍后使用）tuple(sorted(Counter(...).elements()))

演示

>>> list(combinations(range(4)))
[set(), {3}, {2}, {2, 3}, {1}, {1, 3}, {1, 2}, {1, 2, 3}, {0}, {0, 3}, {0, 2}, {0, 2, 3}, {0, 1}, {0, 1, 3}, {0, 1, 2}, {0, 1, 2, 3}]

>>> list(combinations('abcd'))
[set(), {'d'}, {'c'}, {'c', 'd'}, {'b'}, {'b', 'd'}, {'c', 'b'}, {'c', 'b', 'd'}, {'a'}, {'a', 'd'}, {'a', 'c'}, {'a', 'c', 'd'}, {'a', 'b'}, {'a', 'b', 'd'}, {'a', 'c', 'b'}, {'a', 'c', 'b', 'd'}]

解决方案 6：

下面是使用递归的一个：

>>> import copy
>>> def combinations(target,data):
...     for i in range(len(data)):
...         new_target = copy.copy(target)
...         new_data = copy.copy(data)
...         new_target.append(data[i])
...         new_data = data[i+1:]
...         print new_target
...         combinations(new_target,
...                      new_data)
...                      
... 
>>> target = []
>>> data = ['a','b','c','d']
>>> 
>>> combinations(target,data)
['a']
['a', 'b']
['a', 'b', 'c']
['a', 'b', 'c', 'd']
['a', 'b', 'd']
['a', 'c']
['a', 'c', 'd']
['a', 'd']
['b']
['b', 'c']
['b', 'c', 'd']
['b', 'd']
['c']
['c', 'd']
['d']

解决方案 7：

此单行代码为您提供了所有组合（如果原始列表/集合包含不同的元素，则为0和项目之间的组合）并使用本机方法：n`n`itertools.combinations

Python 2

from itertools import combinations

input = ['a', 'b', 'c', 'd']

output = sum([map(list, combinations(input, i)) for i in range(len(input) + 1)], [])

Python 3

from itertools import combinations

input = ['a', 'b', 'c', 'd']

output = sum([list(map(list, combinations(input, i))) for i in range(len(input) + 1)], [])

输出将是：

[[],
 ['a'],
 ['b'],
 ['c'],
 ['d'],
 ['a', 'b'],
 ['a', 'c'],
 ['a', 'd'],
 ['b', 'c'],
 ['b', 'd'],
 ['c', 'd'],
 ['a', 'b', 'c'],
 ['a', 'b', 'd'],
 ['a', 'c', 'd'],
 ['b', 'c', 'd'],
 ['a', 'b', 'c', 'd']]

在线尝试：

http://ideone.com/COghfX

解决方案 8：

您可以使用以下简单的代码在 Python 中生成列表的所有组合：

import itertools

a = [1,2,3,4]
for i in xrange(0,len(a)+1):
   print list(itertools.combinations(a,i))

结果是：

[()]
[(1,), (2,), (3,), (4,)]
[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]
[(1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 4), (2, 3, 4)]
[(1, 2, 3, 4)]

解决方案 9：

我想我会为那些寻求答案而无需导入 itertools 或任何其他额外库的人添加此功能。

def powerSet(items):
    """
    Power set generator: get all possible combinations of a list’s elements

    Input:
        items is a list
    Output:
        returns 2**n combination lists one at a time using a generator 

    Reference: edx.org 6.00.2x Lecture 2 - Decision Trees and dynamic programming
    """

    N = len(items)
    # enumerate the 2**N possible combinations
    for i in range(2**N):
        combo = []
        for j in range(N):
            # test bit jth of integer i
            if (i >> j) % 2 == 1:
                combo.append(items[j])
        yield combo

简单收益生成器用法：

for i in powerSet([1,2,3,4]):
    print (i, ", ",  end="")

上述使用示例的输出：

[] 、 [1] 、 [2] 、 [1, 2] 、 [3] 、 [1, 3] 、 [2, 3] 、 [1, 2, 3] 、 [4] 、 [1, 4] , [2, 4] , [1, 2, 4] , [3, 4] , [1, 3, 4] , [2, 3, 4] , [1, 2, 3, 4] ,

解决方案 10：

我同意 Dan H 的观点，Ben 确实要求提供所有组合。itertools.combinations()但并没有提供所有组合。

另一个问题是，如果输入的可迭代对象很大，那么返回一个生成器而不是列表中的所有内容可能更好：

iterable = range(10)
for s in xrange(len(iterable)+1):
  for comb in itertools.combinations(iterable, s):
    yield comb

解决方案 11：

3个功能：

n 个元素的所有组合列表
n 个元素的所有组合列表，其中顺序没有区别
所有排列

import sys

def permutations(a):
    return combinations(a, len(a))

def combinations(a, n):
    if n == 1:
        for x in a:
            yield [x]
    else:
        for i in range(len(a)):
            for x in combinations(a[:i] + a[i+1:], n-1):
                yield [a[i]] + x

def combinationsNoOrder(a, n):
    if n == 1:
        for x in a:
            yield [x]
    else:
        for i in range(len(a)):
            for x in combinationsNoOrder(a[:i], n-1):
                yield [a[i]] + x
    
if __name__ == "__main__":
    for s in combinations(list(map(int, sys.argv[2:])), int(sys.argv[1])):
        print(s)

解决方案 12：

from itertools import combinations


features = ['A', 'B', 'C']
tmp = []
for i in range(len(features)):
    oc = combinations(features, i + 1)
    for c in oc:
        tmp.append(list(c))

输出

[
 ['A'],
 ['B'],
 ['C'],
 ['A', 'B'],
 ['A', 'C'],
 ['B', 'C'],
 ['A', 'B', 'C']
]

解决方案 13：

我喜欢这个问题，因为有很多方法可以实现它。我决定为将来创建一个参考答案。

在生产中使用什么？

intertools 的文档有一个独立的示例，为什么不在你的代码中使用它呢？有些人建议使用，但它的实现more_itertools.powerset完全相同！如果我是你，我不会为了一件小事安装整个包。这可能是最好的方法：

import itertools

def powerset(iterable):
    "powerset([1,2,3]) --> () (1,) (2,) (3,) (1,2) (1,3) (2,3) (1,2,3)"
    s = list(iterable)
    return itertools.chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))

其他可能的方法

方法 0：使用组合

import itertools

def subsets(nums):
    result = []
    for i in range(len(nums) + 1):
        result += itertools.combinations(nums, i)
    return result

方法 1：直接递归

def subsets(nums):
    result = []

    def powerset(alist, index, curr):
        if index == len(alist):
            result.append(curr)
            return

        powerset(alist, index + 1, curr + [alist[index]])
        powerset(alist, index + 1, curr)

    powerset(nums, 0, [])
    return result

方法 2：回溯

def subsets(nums):
    result = []

    def backtrack(index, curr, k):
        if len(curr) == k:
            result.append(list(curr))
            return
        for i in range(index, len(nums)):
            curr.append(nums[i])
            backtrack(i + 1, curr, k)
            curr.pop()

    for k in range(len(nums) + 1):
        backtrack(0, [], k)
    return result

或者

def subsets(nums):
    result = []

    def dfs(nums, index, path, result):
        result.append(path)
        for i in range(index, len(nums)):
            dfs(nums, i + 1, path + [nums[i]], result)

    dfs(nums, 0, [], result)
    return result

方法 3：位掩码

def subsets(nums):
    res = []
    n = len(nums)
    for i in range(1 << n):
        aset = []
        for j in range(n):
            value = (1 << j) & i  # value = (i >> j) & 1
            if value:
                aset.append(nums[j])
        res.append(aset)
    return res

或（不是真正的位掩码，而是直觉地认为恰好有 2^n 个子集）

def subsets(nums):
    subsets = []
    expected_subsets = 2 ** len(nums)

    def generate_subset(subset, nums):
        if len(subsets) >= expected_subsets:
            return
        if len(subsets) < expected_subsets:
            subsets.append(subset)
        for i in range(len(nums)):
            generate_subset(subset + [nums[i]], nums[i + 1:])

    generate_subset([], nums)
    return subsets

方法 4：级联

def subsets(nums):
    result = [[]]
    for i in range(len(nums)):
        for j in range(len(result)):
            subset = list(result[j])
            subset.append(nums[i])
            result.append(subset)
    return result

解决方案 14：

这里还有另一个解决方案（单行），涉及使用itertools.combinations函数，但这里我们使用双列表理解（而不是 for 循环或 sum）：

def combs(x):
    return [c for i in range(len(x)+1) for c in combinations(x,i)]

演示：

>>> combs([1,2,3,4])
[(), 
 (1,), (2,), (3,), (4,), 
 (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4), 
 (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 4), (2, 3, 4), 
 (1, 2, 3, 4)]

解决方案 15：

您还可以使用优秀包中的powersetmore_itertools函数。

from more_itertools import powerset

l = [1,2,3]
list(powerset(l))

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

我们还可以验证它是否满足 OP 的要求

from more_itertools import ilen

assert ilen(powerset(range(15))) == 32_768

解决方案 16：

下面是一个“标准递归答案”，类似于另一个类似的答案https://stackoverflow.com/a/23743696/711085。（我们实际上不必担心堆栈空间不足，因为我们无法处理所有N！排列。）

它依次访问每个元素，然后取用或放弃它（我们可以直接从该算法中看到 2^N 基数）。

def combs(xs, i=0):
    if i==len(xs):
        yield ()
        return
    for c in combs(xs,i+1):
        yield c
        yield c+(xs[i],)

演示：

>>> list( combs(range(5)) )
[(), (0,), (1,), (1, 0), (2,), (2, 0), (2, 1), (2, 1, 0), (3,), (3, 0), (3, 1), (3, 1, 0), (3, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1), (3, 2, 1, 0), (4,), (4, 0), (4, 1), (4, 1, 0), (4, 2), (4, 2, 0), (4, 2, 1), (4, 2, 1, 0), (4, 3), (4, 3, 0), (4, 3, 1), (4, 3, 1, 0), (4, 3, 2), (4, 3, 2, 0), (4, 3, 2, 1), (4, 3, 2, 1, 0)]

>>> list(sorted( combs(range(5)), key=len))
[(), 
 (0,), (1,), (2,), (3,), (4,), 
 (1, 0), (2, 0), (2, 1), (3, 0), (3, 1), (3, 2), (4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3), 
 (2, 1, 0), (3, 1, 0), (3, 2, 0), (3, 2, 1), (4, 1, 0), (4, 2, 0), (4, 2, 1), (4, 3, 0), (4, 3, 1), (4, 3, 2), 
 (3, 2, 1, 0), (4, 2, 1, 0), (4, 3, 1, 0), (4, 3, 2, 0), (4, 3, 2, 1), 
 (4, 3, 2, 1, 0)]

>>> len(set(combs(range(5))))
32

解决方案 17：

我知道使用 itertools 来获取所有组合更为实用，但如果你愿意的话，你可以只使用列表理解来实现这一点，当然如果你想要编写大量代码

对于两对的组合：

lambda l: [(a, b) for i, a in enumerate(l) for b in l[i+1:]]

对于三对的组合来说，就这么简单：

lambda l: [(a, b, c) for i, a in enumerate(l) for ii, b in enumerate(l[i+1:]) for c in l[i+ii+2:]]

结果与使用 itertools.combinations 相同：

import itertools
combs_3 = lambda l: [
    (a, b, c) for i, a in enumerate(l) 
    for ii, b in enumerate(l[i+1:]) 
    for c in l[i+ii+2:]
]
data = ((1, 2), 5, "a", None)
print("A:", list(itertools.combinations(data, 3)))
print("B:", combs_3(data))
# A: [((1, 2), 5, 'a'), ((1, 2), 5, None), ((1, 2), 'a', None), (5, 'a', None)]
# B: [((1, 2), 5, 'a'), ((1, 2), 5, None), ((1, 2), 'a', None), (5, 'a', None)]

解决方案 18：

这个怎么样..使用字符串而不是列表，但同样的事情..字符串可以在 Python 中像列表一样处理：

def comb(s, res):
    if not s: return
    res.add(s)
    for i in range(0, len(s)):
        t = s[0:i] + s[i + 1:]
        comb(t, res)

res = set()
comb('game', res) 

print(res)

解决方案 19：

在 Python 3 中你可以做这样 itertools的事情：

def combinations(arr, carry):
    for i in range(len(arr)):
        yield carry + arr[i]
        yield from combinations(arr[i + 1:], carry + arr[i])

最初carry = "".

解决方案 20：

我对这个话题有点晚了，但我认为我可以帮助一些人。

您可以product使用itertools：

from itertools import product

n = [1, 2, 3]

result = product(n, repeat=3) # You can change the repeat more then n length

print(list(result))

输出：

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

另一个例子，但是改变重复参数：

from itertools import product

n = [1, 2, 3]

result = product(n, repeat=4) # Changing repeat to 4
print(list(result))

输出：

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

解决方案 21：

以下是两种实现itertools.combinations

返回列表

def combinations(lst, depth, start=0, items=[]):
    if depth <= 0:
        return [items]
    out = []
    for i in range(start, len(lst)):
        out += combinations(lst, depth - 1, i + 1, items + [lst[i]])
    return out

一个返回一个生成器

def combinations(lst, depth, start=0, prepend=[]):
    if depth <= 0:
        yield prepend
    else:
        for i in range(start, len(lst)):
            for c in combinations(lst, depth - 1, i + 1, prepend + [lst[i]]):
                yield c

请注意，建议为这些函数提供一个辅助函数，因为 prepend 参数是静态的，并且不会随着每次调用而改变

print([c for c in combinations([1, 2, 3, 4], 3)])
# [[1, 2, 3], [1, 2, 4], [1, 3, 4], [2, 3, 4]]

# get a hold of prepend
prepend = [c for c in combinations([], -1)][0]
prepend.append(None)

print([c for c in combinations([1, 2, 3, 4], 3)])
# [[None, 1, 2, 3], [None, 1, 2, 4], [None, 1, 3, 4], [None, 2, 3, 4]]

这是一个非常肤浅的案例，但谨慎行事总比后悔好

解决方案 22：

来自 itertools 的组合

import itertools
col_names = ["aa","bb", "cc", "dd"]
all_combinations = itertools.chain(*[itertools.combinations(col_names,i+1) for i,_ in enumerate(col_names)])
print(list(all_combinations))

解决方案 23：

该代码采用了带有嵌套列表的简单算法......

# FUNCTION getCombos: To generate all combos of an input list, consider the following sets of nested lists...
#
#           [ [ [] ] ]
#           [ [ [] ], [ [A] ] ]
#           [ [ [] ], [ [A],[B] ],         [ [A,B] ] ]
#           [ [ [] ], [ [A],[B],[C] ],     [ [A,B],[A,C],[B,C] ],                   [ [A,B,C] ] ]
#           [ [ [] ], [ [A],[B],[C],[D] ], [ [A,B],[A,C],[B,C],[A,D],[B,D],[C,D] ], [ [A,B,C],[A,B,D],[A,C,D],[B,C,D] ], [ [A,B,C,D] ] ]
#
#  There is a set of lists for each number of items that will occur in a combo (including an empty set).
#  For each additional item, begin at the back of the list by adding an empty list, then taking the set of
#  lists in the previous column (e.g., in the last list, for sets of 3 items you take the existing set of
#  3-item lists and append to it additional lists created by appending the item (4) to the lists in the
#  next smallest item count set. In this case, for the three sets of 2-items in the previous list. Repeat
#  for each set of lists back to the initial list containing just the empty list.
#

def getCombos(listIn = ['A','B','C','D','E','F'] ):
    listCombos = [ [ [] ] ]     # list of lists of combos, seeded with a list containing only the empty list
    listSimple = []             # list to contain the final returned list of items (e.g., characters)

    for item in listIn:
        listCombos.append([])   # append an emtpy list to the end for each new item added
        for index in xrange(len(listCombos)-1, 0, -1):  # set the index range to work through the list
            for listPrev in listCombos[index-1]:        # retrieve the lists from the previous column
                listCur = listPrev[:]                   # create a new temporary list object to update
                listCur.append(item)                    # add the item to the previous list to make it current
                listCombos[index].append(listCur)       # list length and append it to the current list

                itemCombo = ''                          # Create a str to concatenate list items into a str
                for item in listCur:                    # concatenate the members of the lists to create
                    itemCombo += item                   # create a string of items
                listSimple.append(itemCombo)            # add to the final output list

    return [listSimple, listCombos]
# END getCombos()

解决方案 24：

不使用 itertools：

def combine(inp):
    return combine_helper(inp, [], [])


def combine_helper(inp, temp, ans):
    for i in range(len(inp)):
        current = inp[i]
        remaining = inp[i + 1:]
        temp.append(current)
        ans.append(tuple(temp))
        combine_helper(remaining, temp, ans)
        temp.pop()
    return ans


print(combine(['a', 'b', 'c', 'd']))

解决方案 25：

这是我的实现

def get_combinations(list_of_things):
"""gets every combination of things in a list returned as a list of lists

Should be read : add all combinations of a certain size to the end of a list for every possible size in the
the list_of_things.

"""
list_of_combinations = [list(combinations_of_a_certain_size)
                        for possible_size_of_combinations in range(1,  len(list_of_things))
                        for combinations_of_a_certain_size in itertools.combinations(list_of_things,
                                                                                     possible_size_of_combinations)]
return list_of_combinations

解决方案 26：

如文档所述

def combinations(iterable, r):
    # combinations('ABCD', 2) --> AB AC AD BC BD CD
    # combinations(range(4), 3) --> 012 013 023 123
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    if r > n:
        return
    indices = list(range(r))
    yield tuple(pool[i] for i in indices)
    while True:
        for i in reversed(range(r)):
            if indices[i] != i + n - r:
                break
        else:
            return
        indices[i] += 1
        for j in range(i+1, r):
            indices[j] = indices[j-1] + 1
        yield tuple(pool[i] for i in indices)


x = [2, 3, 4, 5, 1, 6, 4, 7, 8, 3, 9]
for i in combinations(x, 2):
    print i

解决方案 27：

我认为下面的方法特别优雅，但很惊讶在答案中没有看到它。它使用列表理解，但没有yield，没有递归，没有嵌套循环，也没有导入。

def get_combinations(input_list):
    combinations = [[]]
    for n in input_list:
        combinations += [combination + [n] for combination in combinations]
    return combinations

get_combinations([1, 2, 3])

输出：

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

解决方案 28：

如果有人像我一样正在寻找反向列表：

stuff = [1, 2, 3, 4]

def reverse(bla, y):
    for subset in itertools.combinations(bla, len(bla)-y):
        print list(subset)
    if y != len(bla):
        y += 1
        reverse(bla, y)

reverse(stuff, 1)

解决方案 29：

flag = 0
requiredCals =12
from itertools import chain, combinations

def powerset(iterable):
    s = list(iterable)  # allows duplicate elements
    return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))

stuff = [2,9,5,1,6]
for i, combo in enumerate(powerset(stuff), 1):
    if(len(combo)>0):
        #print(combo , sum(combo))
        if(sum(combo)== requiredCals):
            flag = 1
            break
if(flag==1):
    print('True')
else:
    print('else')

解决方案 30：

我迟到了，但我想分享我在同一个问题上找到的解决方案：具体来说，我正在寻找顺序组合，因此对于“STAR”，我想要“STAR”、“TA”、“AR”，但不是“SR”。

lst = [S, T, A, R]
lstCombos = []
for Length in range(0,len(lst)+1):
    for i in lst:
        lstCombos.append(lst[lst.index(i):lst.index(i)+Length])

可以在最后一行之前添加额外的 if 来过滤重复项：

lst = [S, T, A, R]
lstCombos = []
for Length in range(0,len(lst)+1):
    for i in lst:
         if not lst[lst.index(i):lst.index(i)+Length]) in lstCombos:
             lstCombos.append(lst[lst.index(i):lst.index(i)+Length])

如果由于某种原因，这在输出中返回空白列表，这发生在我身上，我添加：

for subList in lstCombos:
    if subList = '':
         lstCombos.remove(subList)