python - 在 Python 中获得多个范围内的每个可能组合的最佳方法是什么？

Question

假设我有以下代码来收集所有可能的组合。

abArray = []
for a in range(minA, maxA, aStep):
  for b in range(minB, maxB, bStep):
    if a < b: continue
    abArray.append((a,b))

有没有一种更有效的方法来存储所有可能的条件组合，而不是使用嵌套的 for 循环？

Answer 1

我想你正在寻找itertools.product：

from itertools import product
abGenerator = product(range(minA, maxA, stepA), range(minB, maxB, stepB))
abArray = (i for i in abGenerator if i[0] < i[1])

Answer 2

首先，您可以使用生成器而不是显式列表。如果您只是要迭代它们，您可能不需要存储所有组合。其次，您可以缩短内部循环：

def range_combos(minA, maxA, aStep, minB, maxB, bStep):
  for a in range(minA, maxA, aStep):
    for b in range(minB, min(a, maxB), bStep):
      yield (a,b)

然后稍后：

for a, b in range_combos(...):
    # etc...

Answer 3

Joel 的答案是最简单的，但可能效率低下（它会生成所有可能的组合，然后剔除那些与约束不匹配的组合）。

Ned 的效率更高，但您必须手动编码所有循环和约束。

如果您有多个范围，您可能希望查看该constraint模块：

import constraint

p = constraint.Problem()
p.addVariable('a', range(minA, maxA, aStep))
p.addVariable('b', range(minB, maxB, bStep))
p.addConstraint(lambda a,b: a >= b, ['a','b'])

abArray = [(sol['a'], sol['b']) for sol in p.getSolutionIter()]

请注意，这不是一个很好的例子；由于只有在所有基础变量都已知后才能评估功能约束，所以这基本上等同于 Joel 的解决方案。只有开始使用更多变量和各种交互约束时，这种方法的真正威力才会变得明显。