从组合中随机选择

Question

我可以使用list(itertools.combinations(range(n), m))列出所有组合，但这通常会非常大。

给定n和m，如何在不首先构建大量列表的情况下随机均匀地选择组合？

Answer 1

来自http://docs.python.org/2/library/itertools.html#recipes

def random_combination(iterable, r):
    "Random selection from itertools.combinations(iterable, r)"
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    indices = sorted(random.sample(xrange(n), r))
    return tuple(pool[i] for i in indices)

Answer 2

在itertools模块中，有一个从迭代中返回随机组合的方法。下面是代码的两个版本，一个用于Python 2.x，另一个用于Python 3.x - 在这两种情况下，您使用的是generator，这意味着您不会在内存中创建大的迭代。

Assumes Python 2.x

def random_combination(iterable, r):
    "Random selection from itertools.combinations(iterable, r)"
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    indices = sorted(random.sample(xrange(n), r))
    return tuple(pool[i] for i in indices)

在你的情况下，这样做很简单：

>>> import random
>>> def random_combination(iterable, r):
    "Random selection from itertools.combinations(iterable, r)"
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    indices = sorted(random.sample(xrange(n), r))
    return tuple(pool[i] for i in indices)
>>> n = 10
>>> m = 3
>>> print(random_combination(range(n), m))
(3, 5, 9) # Returns a random tuple with length 3 from the iterable range(10)

In the case of Python 3.x

在Python 3.x的情况下，你用xrange替换range调用，但用例仍然是相同的。

def random_combination(iterable, r):
    "Random selection from itertools.combinations(iterable, r)"
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    indices = sorted(random.sample(range(n), r))
    return tuple(pool[i] for i in indices)

Answer 3

对于迭代，生成器的内存效率会更高：

def random_combination(iterable,r):
    i = 0
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    rng = range(n)
    while i < r:
        i += 1
        yield [pool[j] for j in random.sample(rng, r)]