Python2.7基于笛卡尔积算法实现N个数组的排列组合运算示例

本文实例讲述了Python2.7基于笛卡尔积算法实现N个数组的排列组合运算。分享给大家供大家参考,具体如下:

说明:本人前段时间遇到的求n个数组的所有排列组合的问题,发现笛卡尔积算法可以解决,但是网上搜索的只有Java版本的实现,于是自己试着用python实现,由于新手代码不太规范。

代码:本人封装了一个类Cartesian(笛卡尔),其中封装了变量和方法:

1.变量

datagroup : 表示n个list(python 中的list与其他编程中的数组定义类似)的集合,即一个二维数组
counterIndex:datagroup反向下标值
counter : 用来记录当前datagroup中每一个数组输出的下标,初始全为0,因为从第一个开始输出

2.方法

countlength : 计算数组长度,即计算n的具体值
handle :处理datagoroup二维数组中每一个一维数组输出的下标值
assemble : 对datagoroup中的n个一维数组中的每一元素进行排列组合输出

# -*- coding:utf-8 -*-
# python 实现N个数组的排列组合(笛卡尔积算法)
class Cartesian():
  # 初始化
  def __init__(self, datagroup):
    self.datagroup = datagroup
    # 二维数组从后往前下标值
    self.counterIndex = len(datagroup)-1
    # 每次输出数组数值的下标值数组(初始化为0)
    self.counter = [0 for i in range(0, len(self.datagroup))]
  # 计算数组长度
  def countlength(self):
    i = 0
    length = 1
    while(i < len(self.datagroup)):
      length *= len(self.datagroup[i])
      i += 1
    return length
  # 递归处理输出下标
  def handle(self):
    # 定位输出下标数组开始从最后一位递增
    self.counter[self.counterIndex]+=1
    # 判断定位数组最后一位是否超过长度,超过长度,第一次最后一位已遍历结束
    if self.counter[self.counterIndex] >= len(self.datagroup[self.counterIndex]):
      # 重置末位下标
      self.counter[self.counterIndex] = 0
      # 标记counter中前一位
      self.counterIndex -= 1
      # 当标记位大于等于0,递归调用
      if self.counterIndex >= 0:
        self.handle()
      # 重置标记
      self.counterIndex = len(self.datagroup)-1
  # 排列组合输出
  def assemble(self):
    length = self.countlength()
    i = 0
    while(i < length):
      attrlist = []
      j = 0
      while(j<len(self.datagroup)):
        attrlist.append(self.datagroup[j][self.counter[j]])
        j += 1
      print attrlist
      self.handle()
      i += 1

测试:

注:测试代码中我只选取了长度为3的二维数组

if __name__ == "__main__":
  # 构造二维数组
  datagroup = [['aa1', ], ['bb1', 'bb2'], ['cc1', 'cc2', 'cc3']]
  # 创建cartesian对象
  cartesian = Cartesian(datagroup)
  cartesian.assemble()

输出结果:

备注:此算法实现用python2.7版本

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python实现的排列组合计算操作示例

    本文实例讲述了Python实现的排列组合计算操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 调用 scipy 计算排列组合的具体数值 >> from scipy.special import comb, perm >> perm(3, 2) 6.0 >> comb(3, 2) 3.0 2. 调用 itertools 获取排列组合的全部情况数 >> from itertools import combinations, permutations >>

  • Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析

    本文实例讲述了Python聚类算法之凝聚层次聚类.分享给大家供大家参考,具体如下: 凝聚层次聚类:所谓凝聚的,指的是该算法初始时,将每个点作为一个簇,每一步合并两个最接近的簇.另外即使到最后,对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的,除非过度合并.对于这里的"最接近",有下面三种定义.我在实现是使用了MIN,该方法在合并时,只要依次取当前最近的点对,如果这个点对当前不在一个簇中,将所在的两个簇合并就行: 单链(MIN):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最近的点之间的距离. 全链(MAX

  • python k-近邻算法实例分享

    简单说明 这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离,有个这个距离,就可以进行分类了. 简称kNN. 已知:训练集,以及每个训练集的标签. 接下来:和训练集中的数据对比,计算最相似的k个距离.选择相似数据中最多的那个分类.作为新数据的分类. python实例 复制代码 代码如下: # -*- coding: cp936 -*- #win系统中应用cp936编码,linux中最好还是utf-8比较好.from numpy import *#引入科学计算包import operator #经典pyt

  • Python实现的Kmeans++算法实例

    1.从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法,使用了迭代的思想,关于其原理这里不说了.下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法. 创建7个二维的数据点: 复制代码 代码如下: x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]]; 使用kmeans函数: 复制代码 代码如下: class = kmeans(x, 2); x是数据点,x的每一行代表一个数据:2指定要有2个中心点,也就是聚类结果要有2个簇. class将是一个具有7

  • 朴素贝叶斯算法的python实现方法

    本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到. 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集

  • Python编程之黑板上排列组合,你舍得解开吗

    考虑这样一个问题,给定一个矩阵(多维数组,numpy.ndarray()),如何shuffle这个矩阵(也就是对其行进行全排列),如何随机地选择其中的k行,这叫组合,实现一种某一维度空间的切片.例如五列中选三列(全部三列的排列数),便从原有的五维空间中降维到三维空间,因为是全部的排列数,故不会漏掉任何一种可能性. 涉及的函数主要有: np.random.permutation() itertools.combinations() itertools.permutations() # 1. 对0-

  • python 排列组合之itertools

    python 2.6 引入了itertools模块,使得排列组合的实现非常简单: 复制代码 代码如下: import itertools 有序排列:e.g., 4个数内选2个排列: 复制代码 代码如下: >>> print list(itertools.permutations([1,2,3,4],2))[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4,

  • 用Python实现通过哈希算法检测图片重复的教程

    Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师.开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球最大的付费图标库.用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品.每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图.Iconfinder 工程师 Silviu Tantos 在本文中提出一个新颖巧妙的图像查重技术,以杜绝盗版. 我们将在未来几周之内推出一个检测上传图标是否重复的功能.例如,如果用户下载了一个图标然后又试图通过上传

  • python编写的最短路径算法

    一心想学习算法,很少去真正静下心来去研究,前几天趁着周末去了解了最短路径的资料,用python写了一个最短路径算法.算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径,数据存储用邻接矩阵记录.首先画出一幅无向图如下,标出各个节点之间的权值. 其中对应索引: A --> 0 B--> 1 C--> 2 D-->3 E--> 4 F--> 5 G--> 6 邻接矩阵表示无向图: 算法思想是通过Dijkstra算法结合自身想法实现的.大致思路是:从起始点开始,搜索周围的路径

  • Python2.7基于笛卡尔积算法实现N个数组的排列组合运算示例

    本文实例讲述了Python2.7基于笛卡尔积算法实现N个数组的排列组合运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 说明:本人前段时间遇到的求n个数组的所有排列组合的问题,发现笛卡尔积算法可以解决,但是网上搜索的只有Java版本的实现,于是自己试着用python实现,由于新手代码不太规范. 代码:本人封装了一个类Cartesian(笛卡尔),其中封装了变量和方法: 1.变量 datagroup : 表示n个list(python 中的list与其他编程中的数组定义类似)的集合,即一个二维数组 coun

  • 从零开始学习Node.js系列教程之基于connect和express框架的多页面实现数学运算示例

    本文实例讲述了Node.js基于connect和express框架的多页面实现数学运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.使用connect框架 .use方法用于绑定中间件到connect服务器,它会配置一系列在接到请求时调用的中间件模块,此例中我们要配置的中间件有favicon logger static router app.get/post/put        写法:app.requestName('path', function(req, res, next){}); app-co

  • Python2.7基于淘宝接口获取IP地址所在地理位置的方法【测试可用】

    本文实例讲述了Python2.7基于淘宝接口获取IP地址所在地理位置的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/python import sys, os, urllib2, json def get_ip_area(ip): try: apiurl = "http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=%s" %ip content = urllib2.urlopen(apiurl).read() data = json

  • Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能详解

    本文实例讲述了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 需要用到: Numpy库 Pandas库 手写识别数据 点击此处本站下载. 数据说明: 数据共有785列,第一列为label,剩下的784列数据存储的是灰度图像(0~255)的像素值 28*28=784 KNN(K近邻算法): 从训练集中找到和新数据最接近的K条记录,根据他们的主要分类来决定新数据的类型. 这里的主要分类,可以有不同的判别依据,比如"最多","最近邻",或者

  • PHP基于回溯算法解决n皇后问题的方法示例

    本文实例讲述了PHP基于回溯算法解决n皇后问题的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里对于n皇后问题就不做太多的介绍,相关的介绍与算法分析可参考前面一篇C++基于回溯法解决八皇后问题. 回溯法的基本做法是搜索,或是一种组织得井井有条的,能避免不必要搜索的穷举式搜索法.这种方法适用于解一些组合数相当大的问题. 回溯法在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根结点出发搜索解空间树.算法搜索至解空间树的任意一点时,先判断该结点是否包含问题的解.如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向

  • 判断用户输入的银行卡号是否正确的方法(基于Luhn算法的格式校验)

    开发中,有时候,为了打造更好的用户体验,同时减轻服务器端的压力,需要对于一些如,手机号码,银行卡号,身份证号码进行格式校验 下面是判断银行卡号输入是否正确的代码(基于Luhn算法的格式校验): iOS代码: /** * 银行卡格式校验 * * @param cardNo 银行卡号 * * @return */ + (BOOL) checkCardNo:(NSString*) cardNo{ int oddsum = 0; //奇数求和 int evensum = 0; //偶数求和 int al

  • Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏示例

    本文实例讲述了Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏.分享给大家供大家参考,具体如下: #Solving maze with morphological transformation """ usage:Solving maze with morphological transformation needed module:cv2/numpy/sys ref: 1.http://www.mazegenerator.net/ 2.http://blog.leanote.com

  • javascript笛卡尔积算法实现方法

    本文实例讲述了javascript笛卡尔积算法实现方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里可根据给的对象或者数组生成笛卡尔积 //笛卡儿积组合 function descartes(list) { //parent上一级索引;count指针计数 var point = {}; var result = []; var pIndex = null; var tempCount = 0; var temp = []; //根据参数列生成指针对象 for(var index in list)

  • Python基于DES算法加密解密实例

    本文实例讲述了Python基于DES算法加密解密实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #coding=utf-8 from functools import partial import base64 class DES(object): """ DES加密算法 interface: input_key(s, base=10), encode(s), decode(s) """ __ip = [ 58,50,42,34,26,18,

  • Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作示例

    本文实例讲述了Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作.分享给大家供大家参考,具体如下: LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用页面置换算法,是为虚拟页式存储管理服务的,是根据页面调入内存后的使用情况进行决策了.由于无法预测各页面将来的使用情况,只能利用"最近的过去"作为"最近的将来"的近似,因此,LRU算法就是将最近最久未使用的页面予以淘汰. 可以用一个特殊的栈来保存当前正在使用的各个页面的页面号.当一个新的进程访问某页面时,便将

随机推荐