问题描述：

假设我有一个列表die_faces = [1, 2, 3, 4, 5, 6]。我想生成掷两个骰子的所有 36 种可能结果：(1, 1)，，等等。如果我尝试使用标准库(1, 2)中的代码：(2, 1)`permutations`itertools

>>> import itertools
>>> die_faces = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(itertools.permutations(die_faces, 2))
[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (3, 5), (3, 6), (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 5), (4, 6), (5, 1), (5, 2), (5, 3), (5, 4), (5, 6), (6, 1), (6, 2), (6, 3), (6, 4), (6, 5)]

只有 30 个结果，缺少两个骰子出现相同数字的结果。它似乎只生成排列，而不生成重复。我该如何解决这个问题？

解决方案 1：

您正在寻找笛卡尔积。

在数学中，笛卡尔积（或乘积集）是两个集合的直积。

在你的情况下，这将是{1, 2, 3, 4, 5, 6}x {1, 2, 3, 4, 5, 6}。
itertools可以帮助你：

import itertools
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
[p for p in itertools.product(x, repeat=2)]
[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 1), (2, 2), (2, 3), 
 (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5), (3, 6), 
 (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 1), (5, 2), (5, 3), 
 (5, 4), (5, 5), (5, 6), (6, 1), (6, 2), (6, 3), (6, 4), (6, 5), (6, 6)]

要获得随机掷骰子（以完全低效的方式）：

import random
random.choice([p for p in itertools.product(x, repeat=2)])
(6, 3)

解决方案 2：

你不需要寻找排列 - 你想要的是笛卡尔积。为此，请使用itertools 中的产品：

from itertools import product
for roll in product([1, 2, 3, 4, 5, 6], repeat = 2):
    print(roll)

解决方案 3：

在python 2.7和3.1中有一个itertools.combinations_with_replacement函数：

>>> list(itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3, 4, 5, 6], 2))
[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 2), (2, 3), (2, 4), 
 (2, 5), (2, 6), (3, 3), (3, 4), (3, 5), (3, 6), (4, 4), (4, 5), (4, 6),
 (5, 5), (5, 6), (6, 6)]

解决方案 4：

在这种情况下，并不特别需要列表理解。

鉴于

import itertools as it


seq = range(1, 7)
r = 2

代码

list(it.product(seq, repeat=r))

细节

不明显的是，笛卡尔积可以生成排列的子集。然而，由此可知：

• 有替换：通过以下方式生成所有排列 n rproduct

• 无需替换：从后者进行过滤

有放回的排列，n r

[x for x in it.product(seq, repeat=r)]

不重复排列，n！

[x for x in it.product(seq, repeat=r) if len(set(x)) == r]

# Equivalent
list(it.permutations(seq, r))  

因此，所有组合函数都可以通过以下方式实现product：

• combinations_with_replacement从实施product

• combinations从 实现permutations，可以使用 实现product（参见上文）

解决方案 5：

lambdas我认为我找到了仅使用、map和 的解决方案reduce。

product_function = lambda n: reduce(lambda x, y: x+y, map(lambda i: list(map(lambda j: (i, j), np.arange(n))), np.arange(n)), [])

本质上我正在映射第一个 lambda 函数，该函数给定一行，迭代列

list(map(lambda j: (i, j), np.arange(n)))

然后将其用作新 lambda 函数的输出

lambda i:list(map(lambda j: (i, j), np.arange(n)))

它映射到所有可能的行

map(lambda i: list(map(lambda j: (i, j), np.arange(n))), np.arange(m))

然后我们将所有结果列表简化为一个。

甚至更好

也可以使用两个不同的数字。

prod= lambda n, m: reduce(lambda x, y: x+y, map(lambda i: list(map(lambda j: (i, j), np.arange(m))), np.arange(n)), [])

解决方案 6：

首先，您需要先将 itertools.permutations(list) 返回的生成器转换为列表。然后，您可以使用 set() 删除重复项，如下所示：

def permutate(a_list):
    import itertools
    return set(list(itertools.permutations(a_list)))