下面程序中使用的方法类似于之前的几个答案,排除了不相交的集合,因此通常不会测试所有组合。它与以前的答案不同,它尽可能早地贪婪地排除所有集合。这使其运行速度比 NPE 的解决方案快几倍。这是两种方法的时间比较,使用的输入数据包含 200、400、... 1000 个大小为 6 的集合,其中元素范围为 0 到 20:
Set size = 6, Number max = 20 NPE method
0.042s Sizes: [200, 1534, 67]
0.281s Sizes: [400, 6257, 618]
0.890s Sizes: [600, 13908, 2043]
2.097s Sizes: [800, 24589, 4620]
4.387s Sizes: [1000, 39035, 9689]
Set size = 6, Number max = 20 jwpat7 method
0.041s Sizes: [200, 1534, 67]
0.077s Sizes: [400, 6257, 618]
0.167s Sizes: [600, 13908, 2043]
0.330s Sizes: [800, 24589, 4620]
0.590s Sizes: [1000, 39035, 9689]
在上面的数据中,左列显示了以秒为单位的执行时间。数字列表显示发生了多少单、双或三联合。程序中的常量指定数据集的大小和特征。
#!/usr/bin/python
from random import sample, seed
import time
nsets, ndelta, ncount, setsize = 200, 200, 5, 6
topnum, ranSeed, shoSets, shoUnion = 20, 1234, 0, 0
seed(ranSeed)
print 'Set size = {:3d}, Number max = {:3d}'.format(setsize, topnum)
for casenumber in range(ncount):
t0 = time.time()
sets, sizes, ssum = [], [0]*nsets, [0]*(nsets+1);
for i in range(nsets):
sets.append(set(sample(xrange(topnum), setsize)))
if shoSets:
print 'sets = {}, setSize = {}, top# = {}, seed = {}'.format(
nsets, setsize, topnum, ranSeed)
print 'Sets:'
for s in sets: print s
# Method by jwpat7
def accrue(u, bset, csets):
for i, c in enumerate(csets):
y = u + [c]
yield y
boc = bset|c
ts = [s for s in csets[i+1:] if boc.isdisjoint(s)]
for v in accrue (y, boc, ts):
yield v
# Method by NPE
def comb(input, lst = [], lset = set()):
if lst:
yield lst
for i, el in enumerate(input):
if lset.isdisjoint(el):
for out in comb(input[i+1:], lst + [el], lset | set(el)):
yield out
# Uncomment one of the following 2 lines to select method
#for u in comb (sets):
for u in accrue ([], set(), sets):
sizes[len(u)-1] += 1
if shoUnion: print u
t1 = time.time()
for t in range(nsets-1, -1, -1):
ssum[t] = sizes[t] + ssum[t+1]
print '{:7.3f}s Sizes:'.format(t1-t0), [s for (s,t) in zip(sizes, ssum) if t>0]
nsets += ndelta
编辑:在 functionaccrue
中,参数(u, bset, csets)
的使用如下:
• u = 当前集合并集中的集合列表 • bset
= "big set" = u 的平面值 = 已使用的元素
• csets = 候选集 = 符合条件的集合列表包括
注意,如果第一行accrue
被替换,
def accrue(csets, u=[], bset=set()):
第七行被替换
for v in accrue (ts, y, boc):
(即,如果参数被重新排序并且为 u 和 bset 提供默认值),那么accrue
可以调用 via[accrue(listofsets)]
以生成其兼容联合列表。
关于ValueError: zero length field name in format
评论中提到的使用 Python 2.6 时发生的错误,请尝试以下操作。
# change:
print "Set size = {:3d}, Number max = {:3d}".format(setsize, topnum)
# to:
print "Set size = {0:3d}, Number max = {1:3d}".format(setsize, topnum)
程序中的其他格式可能需要类似的更改(添加适当的字段编号)。请注意,2.6页面中的新增功能说“对 str.format() 方法的支持已向后移植到 Python 2.6”。虽然它没有说明是否需要字段名称或数字,但它没有显示没有它们的示例。相比之下,任何一种方式都适用于 2.7.3。