如果我需要将例如 7 分成随机数量的随机大小的元素，我该怎么做？
所以有时我会得到 [3,4]，有时会得到 [2,3,1]，有时会得到 [2,2,1,1,0,1]？
我想这很简单，但我似乎无法得到结果。这是我试图在代码方面做的事情（不起作用）：
def split_big_num(num):
partition = randint(1,int(4))
piece = randint(1,int(num))
result = []
for i in range(partition):
element = num-piece
result.append(element)
piece = randint(0,element)
#What's next?
if num - piece == 0:
return result
return result
编辑：每个结果数字都应该小于初始数字，并且零的数量应该不小于分区的数量。
我会去下一个：
>>> def decomposition(i):
while i > 0:
n = random.randint(1, i)
yield n
i -= n
>>> list(decomposition(7))
[2, 4, 1]
>>> list(decomposition(7))
[2, 1, 3, 1]
>>> list(decomposition(7))
[3, 1, 3]
>>> list(decomposition(7))
[6, 1]
>>> list(decomposition(7))
[5, 1, 1]
但是，我不确定这种随机分布是否完全均匀。
您必须定义“随机”的含义。如果你想要一个任意整数分区，你可以生成所有整数分区，并使用random.choice. 请参阅python：生成整数分区这将不会给出 0 的结果。如果您允许 0，则您将不得不允许具有可能无限数量的 0 的结果。
或者，如果您只想删除随机块，请执行以下操作：
def arbitraryPartitionLessThan(n):
"""Returns an arbitrary non-random partition where no number is >=n"""
while n>0:
x = random.randrange(1,n) if n!=1 else 1
yield x
n -= x
由于每个数字应该小于原始数字的问题约束，有点尴尬；如果您允许原始数字，它会更优雅。如果您想要 0，您可以执行 randrange(n) ，但除非有隐藏的原因您不共享，否则它没有意义。
针对问题编辑进行编辑：由于您希望“零的数量不应少于分区的数量”，因此您可以在末尾任意添加 0：
def potentiallyInfiniteCopies(x):
while random.random()<0.5:
yield x
x = list(arbitraryPartitionLessThan(n))
x += [0]*len(x) + list(potentiallyInfiniteCopies(0))
这个问题非常随意，我强烈建议您选择这个作为您的答案：
def arbitraryPartition(n):
"""Returns an arbitrary non-random partition"""
while n>0:
x = random.randrange(1,n+1)
yield x
n -= x
递归救援：
import random
def splitnum(num, lst=[]):
if num == 0:
return lst
n = random.randint(0, num)
return splitnum(num - n, lst + [n])
for i in range(10):
print splitnum(7)
结果：
[1, 6]
[6, 0, 0, 1]
[5, 1, 1]
[6, 0, 1]
[2, 0, 3, 1, 1]
[7]
[2, 1, 0, 4]
[7]
[3, 4]
[2, 0, 4, 1]
此解决方案不插入 0（我不明白您对零规则的描述应该是什么），并且同样可能生成除原始数字之外的所有可能组合。
def split (n):
answer = [1]
for i in range(n - 1):
if random.random() < 0.5:
answer[-1] += 1
else:
answer.append(1)
if answer == [n]:
return split(n)
else:
return answer