标签：python generator dynamic-programming knapsack-problem powerset
实际上,我有一组具有概率的对象,我想看看它们中的每一个可能的组,按照它们是否可能的假设它们是独立的可能性 – 即按照从的顺序降序子集元素的乘积 – 或者如果概率相同则按长度顺序(使得(1,0.5)在(0.5)之后).
示例：如果我有[1,0.5,0.1]我想要[(),(1),(0.5),(1,0.5),(0.1),(1,0.1),(0.5,0.1),(1) ,0.5,0.1)]
本质上,这意味着我想按顺序迭代一组元素的powerset,我可以相当容易地生成它,对它进行排序,并完成.然而,powersets变得非常快,我希望我通常会想要第一个子集中的一个,而我宁愿不生成数千个子集的列表,对它们进行排序,然后再也不会超过第三个子集.这就是python生成器希望挽救这一天的地方！
更正式的问题说明,我需要找出一种方法来排序(powerset(输入),key = lambda l：reduce(lambda(p,n),e：(p * e,n-1),l ,(1,0)),reverse = True),作为生成器,或以其他方式让我避免构建和排序整个列表.
我有理由相信这与背包问题以及子集产品问题有关,但我真的很难为它获得一个很好的算法,并且非常感谢帮助:-).这不是一个问题,因为它比在最坏的情况下构建排序整个过程要慢(迭代一直到最后),它只需要更好的最佳情况(在前10％,比如说)性能.
解决方法:
好问题,解决起来相当棘手.我想不出按顺序生成组合的方法,但是我使用强大的heapq(也就是优先级队列)来保持候选者的排序.
from heapq import heappush, heappop
import operator
def prob(ps):
""" returns the probability that *not* all ps are True """
return 1-reduce(operator.mul, ps)
def gen(ps):
# turn each to a tuple
items = ((x,) for x in sorted(ps, reverse=True))
# create a priority queue, sorted by probability
pq = [(prob(x),x) for x in items]
# because you wanted this
yield ()
# as long as there are valid combinations
while pq:
# get the best un-yielded combination, the pq makes sure of that
p, x = heappop(pq)
yield x
# generate all the combinations from this item
for other in ps:
# keeping the tuples sorted -> unique combinations
if other < x[-1]:
# create a new combination
new = x+(other,)
item = prob(new), new
# add it to the queue
heappush(pq,item)
a = [1, 0.1, 0.5]
print list(gen(a))
标签：python,generator,dynamic-programming,knapsack-problem,powerset 来源： https://codeday.me/bug/20190621/1255823.html
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