Jak wygenerować wszystkie permutacje listy?

I w Python 2.6 dalej:

import itertools
itertools.permutations([1,2,3])

(zwrócony jako generator. Użyj list(permutations(l)), aby powrócić jako lista.)

poniższy kod tylko w Pythonie 2.6 i wyżej

Najpierw import itertools:

import itertools

Permutacja (sprawy porządkowe):

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, 3)]

Kombinacja (kolejność nie ma znaczenia):

print list(itertools.combinations('123', 2))
[('1', '2'), ('1', '3'), ('2', '3')]

Iloczyn kartezjański (z kilkoma iteracjami):

print list(itertools.product([1,2,3], [4,5,6]))
[(1, 4), (1, 5), (1, 6),
(2, 4), (2, 5), (2, 6),
(3, 4), (3, 5), (3, 6)]

Iloczyn kartezjański (z jedną iterowalną i samą sobą):

print list(itertools.product([1,2], repeat=3))
[(1, 1, 1), (1, 1, 2), (1, 2, 1), (1, 2, 2),
(2, 1, 1), (2, 1, 2), (2, 2, 1), (2, 2, 2)]

def permutations(head, tail=''):
    if len(head) == 0:
        print(tail)
    else:
        for i in range(len(head)):
            permutations(head[:i] + head[i+1:], tail + head[i])

Nazywany:

permutations('abc')

#!/usr/bin/env python

def perm(a, k=0):
   if k == len(a):
      print a
   else:
      for i in xrange(k, len(a)):
         a[k], a[i] = a[i] ,a[k]
         perm(a, k+1)
         a[k], a[i] = a[i], a[k]

perm([1,2,3])

Wyjście:

[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[2, 1, 3]
[2, 3, 1]
[3, 2, 1]
[3, 1, 2]

Ponieważ zamieniam zawartość listy, wymagane jest zmienny Typ sekwencji jako wejście. Np. perm(list("ball")) będzie działać, a perm("ball") nie będzie, ponieważ nie możesz zmienić ciągu znaków.

To rozwiązanie implementuje generator, aby uniknąć trzymania wszystkich permutacji w pamięci:

def permutations (orig_list):
    if not isinstance(orig_list, list):
        orig_list = list(orig_list)

    yield orig_list

    if len(orig_list) == 1:
        return

    for n in sorted(orig_list):
        new_list = orig_list[:]
        pos = new_list.index(n)
        del(new_list[pos])
        new_list.insert(0, n)
        for resto in permutations(new_list[1:]):
            if new_list[:1] + resto <> orig_list:
                yield new_list[:1] + resto

W stylu funkcjonalnym

def addperm(x,l):
    return [ l[0:i] + [x] + l[i:]  for i in range(len(l)+1) ]

def perm(l):
    if len(l) == 0:
        return [[]]
    return [x for y in perm(l[1:]) for x in addperm(l[0],y) ]

print perm([ i for i in range(3)])

Wynik:

[[0, 1, 2], [1, 0, 2], [1, 2, 0], [0, 2, 1], [2, 0, 1], [2, 1, 0]]

Poniższy kod jest permutacją w miejscu danej listy, zaimplementowaną jako generator. Ponieważ zwraca tylko odniesienia do listy, lista nie powinna być modyfikowana poza generatorem. Rozwiązanie nie jest rekurencyjne, więc wykorzystuje niską pamięć. Działa dobrze również z wieloma kopiami elementów na liście wejściowej.

def permute_in_place(a):
    a.sort()
    yield list(a)

    if len(a) <= 1:
        return

    first = 0
    last = len(a)
    while 1:
        i = last - 1

        while 1:
            i = i - 1
            if a[i] < a[i+1]:
                j = last - 1
                while not (a[i] < a[j]):
                    j = j - 1
                a[i], a[j] = a[j], a[i] # swap the values
                r = a[i+1:last]
                r.reverse()
                a[i+1:last] = r
                yield list(a)
                break
            if i == first:
                a.reverse()
                return

if __name__ == '__main__':
    for n in range(5):
        for a in permute_in_place(range(1, n+1)):
            print a
        print

    for a in permute_in_place([0, 0, 1, 1, 1]):
        print a
    print

Dość oczywistym sposobem moim zdaniem może być również:

def permutList(l):
    if not l:
            return [[]]
    res = []
    for e in l:
            temp = l[:]
            temp.remove(e)
            res.extend([[e] + r for r in permutList(temp)])

    return res

list2Perm = [1, 2.0, 'three']
listPerm = [[a, b, c]
            for a in list2Perm
            for b in list2Perm
            for c in list2Perm
            if ( a != b and b != c and a != c )
            ]
print listPerm

Wyjście:

[
    [1, 2.0, 'three'], 
    [1, 'three', 2.0], 
    [2.0, 1, 'three'], 
    [2.0, 'three', 1], 
    ['three', 1, 2.0], 
    ['three', 2.0, 1]
]

Użyłem algorytmu bazującego na faktorowym systemie liczbowym - dla listy długości N można złożyć każdą permutację po pozycji, wybierając z pozycji pozostawionych na każdym etapie. Masz n do wyboru dla pierwszego elementu, N-1 dla drugiego i tylko jeden dla ostatniego, więc możesz używać cyfr liczby w systemie liczb czynnikowych jako indeksów. W ten sposób liczby od 0 do n!-1 odpowiada wszystkim możliwym permutacjom w leksykografii spokój.

from math import factorial
def permutations(l):
    permutations=[]
    length=len(l)
    for x in xrange(factorial(length)):
        available=list(l)
        newPermutation=[]
        for radix in xrange(length, 0, -1):
            placeValue=factorial(radix-1)
            index=x/placeValue
            newPermutation.append(available.pop(index))
            x-=index*placeValue
        permutations.append(newPermutation)
    return permutations

permutations(range(3))

Wyjście:

[[0, 1, 2], [0, 2, 1], [1, 0, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1], [2, 1, 0]]

Ta metoda nie jest rekurencyjna, ale jest nieco wolniejsza na moim komputerze i xrange powoduje błąd, gdy n! jest zbyt duża, aby można ją było przekształcić w liczbę całkowitą o długości C (dla mnie n=13). Wystarczyło, gdy tego potrzebowałem, ale to nie itertools.permutacje na dłuższą metę.

Regularna implementacja (brak wydajności - zrobi wszystko w pamięci):

def getPermutations(array):
    if len(array) == 1:
        return [array]
    permutations = []
    for i in range(len(array)): 
        # get all perm's of subarray w/o current item
        perms = getPermutations(array[:i] + array[i+1:])  
        for p in perms:
            permutations.append([array[i], *p])
    return permutations

Wydajność:

def getPermutations(array):
    if len(array) == 1:
        yield array
    else:
        for i in range(len(array)):
            perms = getPermutations(array[:i] + array[i+1:])
            for p in perms:
                yield [array[i], *p]

Podstawową ideą jest przechodzenie przez wszystkie elementy w tablicy na 1. pozycję, a następnie w 2. pozycji przechodzenie przez wszystkie pozostałe elementy bez wybranego elementu na 1.pozycję, itd. Można to zrobić za pomocą rekurencji , gdzie kryteria stop dostają się do tablicy 1 elementu - w takim przypadku zwracamy tablicę.

Zauważ, że algorytm ten ma n factorial złożoność czasową, gdzie n jest długością listy wejściowej

Wydrukuj wyniki na biegu:

global result
result = [] 

def permutation(li):
if li == [] or li == None:
    return

if len(li) == 1:
    result.append(li[0])
    print result
    result.pop()
    return

for i in range(0,len(li)):
    result.append(li[i])
    permutation(li[:i] + li[i+1:])
    result.pop()    

Przykład:

permutation([1,2,3])

Wyjście:

[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[2, 1, 3]
[2, 3, 1]
[3, 1, 2]
[3, 2, 1]

Można rzeczywiście iterować nad pierwszym elementem każdej permutacji, jak w odpowiedzi tzwenna. Jest jednak bardziej efektywne napisać to rozwiązanie w ten sposób:

def all_perms(elements):
    if len(elements) <= 1:
        yield elements  # Only permutation possible = no permutation
    else:
        # Iteration over the first element in the result permutation:
        for (index, first_elmt) in enumerate(elements):
            other_elmts = elements[:index]+elements[index+1:]
            for permutation in all_perms(other_elmts): 
                yield [first_elmt] + permutation

To rozwiązanie jest o około 30% szybsze, najwyraźniej dzięki rekurencji zakończonej len(elements) <= 1 zamiast 0. Jest również znacznie bardziej wydajny pamięciowo, ponieważ wykorzystuje funkcję generatora (poprzez yield), jak w rozwiązaniu Riccardo Reyesa.

Jest to zainspirowane implementacją Haskella przy użyciu rozumienia list:

def permutation(list):
    if len(list) == 0:
        return [[]]
    else:
        return [[x] + ys for x in list for ys in permutation(delete(list, x))]

def delete(list, item):
    lc = list[:]
    lc.remove(item)
    return lc

Dla wydajności, rozwiązanie numpy inspirowane Knuth , (p22):

from numpy import empty, uint8
from math import factorial

def perms(n):
    f = 1
    p = empty((2*n-1, factorial(n)), uint8)
    for i in range(n):
        p[i, :f] = i
        p[i+1:2*i+1, :f] = p[:i, :f]  # constitution de blocs
        for j in range(i):
            p[:i+1, f*(j+1):f*(j+2)] = p[j+1:j+i+2, :f]  # copie de blocs
        f = f*(i+1)
    return p[:n, :]

Kopiowanie dużych bloków pamięci oszczędza czas - jest 20x szybszy od list(itertools.permutations(range(n)):

In [1]: %timeit -n10 list(permutations(range(10)))
10 loops, best of 3: 815 ms per loop

In [2]: %timeit -n100 perms(10) 
100 loops, best of 3: 40 ms per loop

Disclaimer: shapeless plug by package author. :)

Pakiet trotter różni się od większości implementacji tym, że generuje pseudo listy, które w rzeczywistości nie zawierają permutacji, ale raczej opisują mapowania między permutacjami i odpowiednimi pozycjami w porządku, umożliwiając pracę z bardzo dużymi 'listami' permutacji, jak pokazano w to demo, które wykonuje dość natychmiastowe operacje i wyszukuje w pseudo-liście 'zawierającej' wszystkie permutacje liter w alfabecie, bez użycia większej ilości pamięci lub przetwarzania niż typowa strona internetowa.

W każdym przypadku, aby wygenerować listę permutacji, możemy wykonać następujące czynności.

import trotter

my_permutations = trotter.Permutations(3, [1, 2, 3])

print(my_permutations)

for p in my_permutations:
    print(p)

Wyjście:

A pseudo-list containing 6 3-permutations of [1, 2, 3].
[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[3, 1, 2]
[3, 2, 1]
[2, 3, 1]
[2, 1, 3]

from __future__ import print_function

def perm(n):
    p = []
    for i in range(0,n+1):
        p.append(i)
    while True:
        for i in range(1,n+1):
            print(p[i], end=' ')
        print("")
        i = n - 1
        found = 0
        while (not found and i>0):
            if p[i]<p[i+1]:
                found = 1
            else:
                i = i - 1
        k = n
        while p[i]>p[k]:
            k = k - 1
        aux = p[i]
        p[i] = p[k]
        p[k] = aux
        for j in range(1,(n-i)/2+1):
            aux = p[i+j]
            p[i+j] = p[n-j+1]
            p[n-j+1] = aux
        if not found:
            break

perm(5)

Oto algorytm, który działa na liście bez tworzenia nowych list pośrednich podobnych do rozwiązania Bera w https://stackoverflow.com/a/108651/184528 .

def permute(xs, low=0):
    if low + 1 >= len(xs):
        yield xs
    else:
        for p in permute(xs, low + 1):
            yield p        
        for i in range(low + 1, len(xs)):        
            xs[low], xs[i] = xs[i], xs[low]
            for p in permute(xs, low + 1):
                yield p        
            xs[low], xs[i] = xs[i], xs[low]

for p in permute([1, 2, 3, 4]):
    print p

Możesz wypróbować kod dla siebie tutaj: http://repl.it/J9v

Piękno rekurencji:

>>> import copy
>>> def perm(prefix,rest):
...      for e in rest:
...              new_rest=copy.copy(rest)
...              new_prefix=copy.copy(prefix)
...              new_prefix.append(e)
...              new_rest.remove(e)
...              if len(new_rest) == 0:
...                      print new_prefix + new_rest
...                      continue
...              perm(new_prefix,new_rest)
... 
>>> perm([],['a','b','c','d'])
['a', 'b', 'c', 'd']
['a', 'b', 'd', 'c']
['a', 'c', 'b', 'd']
['a', 'c', 'd', 'b']
['a', 'd', 'b', 'c']
['a', 'd', 'c', 'b']
['b', 'a', 'c', 'd']
['b', 'a', 'd', 'c']
['b', 'c', 'a', 'd']
['b', 'c', 'd', 'a']
['b', 'd', 'a', 'c']
['b', 'd', 'c', 'a']
['c', 'a', 'b', 'd']
['c', 'a', 'd', 'b']
['c', 'b', 'a', 'd']
['c', 'b', 'd', 'a']
['c', 'd', 'a', 'b']
['c', 'd', 'b', 'a']
['d', 'a', 'b', 'c']
['d', 'a', 'c', 'b']
['d', 'b', 'a', 'c']
['d', 'b', 'c', 'a']
['d', 'c', 'a', 'b']
['d', 'c', 'b', 'a']

Ten algorytm jest najbardziej efektywny, unika przekazywania tablic i manipulacji w wywołaniach rekurencyjnych, działa w Pythonie 2, 3:

def permute(items):
    length = len(items)
    def inner(ix=[]):
        do_yield = len(ix) == length - 1
        for i in range(0, length):
            if i in ix: #avoid duplicates
                continue
            if do_yield:
                yield tuple([items[y] for y in ix + [i]])
            else:
                for p in inner(ix + [i]):
                    yield p
    return inner()

Użycie:

for p in permute((1,2,3)):
    print(p)

(1, 2, 3)
(1, 3, 2)
(2, 1, 3)
(2, 3, 1)
(3, 1, 2)
(3, 2, 1)

def pzip(c, seq):
    result = []
    for item in seq:
        for i in range(len(item)+1):
            result.append(item[i:]+c+item[:i])
    return result


def perm(line):
    seq = [c for c in line]
    if len(seq) <=1 :
        return seq
    else:
        return pzip(seq[0], perm(seq[1:]))

ANOTHER APPROACH (without libs)

def permutation(input):
    if len(input) == 1:
        return input if isinstance(input, list) else [input]

    result = []
    for i in range(len(input)):
        first = input[i]
        rest = input[:i] + input[i + 1:]
        rest_permutation = permutation(rest)
        for p in rest_permutation:
            result.append(first + p)
    return result

Wejście Może być ciągiem znaków lub listą

print(permutation('abcd'))
print(permutation(['a', 'b', 'c', 'd']))

Wygeneruj wszystkie możliwe permutacje

Używam python3. 4:

def calcperm(arr, size):
    result = set([()])
    for dummy_idx in range(size):
        temp = set()
        for dummy_lst in result:
            for dummy_outcome in arr:
                if dummy_outcome not in dummy_lst:
                    new_seq = list(dummy_lst)
                    new_seq.append(dummy_outcome)
                    temp.add(tuple(new_seq))
        result = temp
    return result

Przypadki Testowe:

lst = [1, 2, 3, 4]
#lst = ["yellow", "magenta", "white", "blue"]
seq = 2
final = calcperm(lst, seq)
print(len(final))
print(final)

Aby zaoszczędzić wam godzin poszukiwań i eksperymentów, oto nie-rekurencyjne rozwiązanie permutaionów w Pythonie, które również działa z Numba (od wersji 0.41):

@numba.njit()
def permutations(A, k):
    r = [[i for i in range(0)]]
    for i in range(k):
        r = [[a] + b for a in A for b in r if (a in b)==False]
    return r
permutations([1,2,3],3)
[[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]

Aby dać wrażenie o wydajności:

%timeit permutations(np.arange(5),5)

243 µs ± 11.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
time: 406 ms

%timeit list(itertools.permutations(np.arange(5),5))
15.9 µs ± 8.61 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
time: 12.9 s

Więc używaj tej wersji tylko wtedy, gdy musisz ją wywołać z funkcji njitted, w przeciwnym razie preferuj implementację itertools.

import java.util.Arrays;

public class Permutation {

    /* runtime -O(n) for generating nextPermutaion
     * and O(n*n!) for generating all n! permutations with increasing sorted array as start
     * return true, if there exists next lexicographical sequence
     * e.g [1,2,3],3-> true, modifies array to [1,3,2]
     * e.g [3,2,1],3-> false, as it is largest lexicographic possible */
    public static boolean nextPermutation(int[] seq, int len) {
        // 1
        if (len <= 1)
            return false;// no more perm
        // 2: Find last j such that seq[j] <= seq[j+1]. Terminate if no such j exists
        int j = len - 2;
        while (j >= 0 && seq[j] >= seq[j + 1]) {
            --j;
        }
        if (j == -1)
            return false;// no more perm
        // 3: Find last l such that seq[j] <= seq[l], then exchange elements j and l
        int l = len - 1;
        while (seq[j] >= seq[l]) {
            --l;
        }
        swap(seq, j, l);
        // 4: Reverse elements j+1 ... count-1:
        reverseSubArray(seq, j + 1, len - 1);
        // return seq, add store next perm

        return true;
    }
    private static void swap(int[] a, int i, int j) {
        int temp = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = temp;
    }

    private static void reverseSubArray(int[] a, int lo, int hi) {
        while (lo < hi) {
            swap(a, lo, hi);
            ++lo;
            --hi;
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {1,2,3,4,5,6,7};
        int cnt=0;
        do {
            System.out.println(Arrays.toString(array));
            cnt++;
        }while(nextPermutation(array, array.length));
        System.out.println(cnt);//5040=7!
    }
}

Algorytm generowania wszystkich permutacji (Java). Generuje następny ciąg leksykograficzny, modyfikuje tablicę w miejscu.

Widzę wiele iteracji wewnątrz tych funkcji rekurencyjnych, a nie do końca czystą rekurencję ...

Więc dla tych z Was, którzy nie mogą wytrzymać nawet jednej pętli, oto obrzydliwe, całkowicie niepotrzebne rozwiązanie w pełni rekurencyjne

def all_insert(x, e, i=0):
    return [x[0:i]+[e]+x[i:]] + all_insert(x,e,i+1) if i<len(x)+1 else []

def for_each(X, e):
    return all_insert(X[0], e) + for_each(X[1:],e) if X else []

def permute(x):
    return [x] if len(x) < 2 else for_each( permute(x[1:]) , x[0])


perms = permute([1,2,3])

Inne rozwiązanie:

def permutation(flag, k =1 ):
    N = len(flag)
    for i in xrange(0, N):
        if flag[i] != 0:
            continue
        flag[i] = k 
        if k == N:
            print flag
        permutation(flag, k+1)
        flag[i] = 0

permutation([0, 0, 0])

W każdym razie możemy użyć sympy biblioteki, również wsparcie dla permutacji multiset

import sympy
from sympy.utilities.iterables import multiset_permutations
t = [1,2,3]
p = list(multiset_permutations(t))
print(p)

# [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]

Odpowiedź jest wysoce inspirowana Uzyskaj wszystkie permutacje tablicy numpy

Moje Rozwiązanie Pythona:

def permutes(input,offset):
    if( len(input) == offset ):
        return [''.join(input)]

    result=[]        
    for i in range( offset, len(input) ):
         input[offset], input[i] = input[i], input[offset]
         result = result + permutes(input,offset+1)
         input[offset], input[i] = input[i], input[offset]
    return result

# input is a "string"
# return value is a list of strings
def permutations(input):
    return permutes( list(input), 0 )

# Main Program
print( permutations("wxyz") )