Arrays 根据具体情况找出可能的组合

我想用10个子集计算1:16的所有可能组合

combos = combntns(1:16,10)

但条件是返回的组合应至少有以下向量中的1个成员：

V1=1:4,V2=5:8,V3=9:12,V4=13:16,

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有什么解决方案吗？

根据问题大小，您可以生成所有组合，然后选择满足要求的组合：

n = 16;  %// number of elements to choose from
c = 10;  %// combination size
s = 4;   %// size of each group (size of V1, V2 etc)

combos = nchoosek(1:n, c); 
ind = all(any(any(bsxfun(@eq, combos, reshape(1:n, 1,1,s,[])),2),3),4);
combos = combos(ind,:);

这可以推广到通用元素和任意条件向量，假设所有向量大小相同：

elements = 1:16;                    %// elements to choose from
c = 10;                             %// combination size
vectors = {1:4, 5:8, 9:12, 13:16};  %// cell array of vectors

s = numel(vectors{1});
combos = nchoosek(elements, c); 
ind = all(any(any(bsxfun(@eq, combos, reshape(cat(1,vectors{:}).', 1,1,s,[])),2),3),4); %'
combos = combos(ind,:);

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很好的解决方案，但如果任何V向量发生变化，这将失败。。。我不知道这是否可能，我想可能不是。我正在研究随机V向量的一般情况的解决方案，但我无法避免一个循环（这使它变得不那么有趣）。我现在已经关闭了MATLAB，因为我想这解决了OP的问题=）@StewieGriffin谢谢！可以对任意向量执行此操作，只要它们的大小相同。我补充说。。。我没有运行MATLAB，但我猜这个条件也一定是真的

mod（numel（元素），向量{k}）==0

。不管怎样，（几乎）一般向量的很好的解决方案）=@StewieGriffin你是说

mod（numel（元素），numel（向量{1}））==0

？那真的没必要。例如，我用

vectors={1:3,6:8,9:11,12:14}

进行了检查，结果是。。。。所有向量的大小必须相等，因为

cat（…）

。如果它是1:17的组合，这是一种可能的情况（例如，最后一个向量可能是13:17，或者仅仅是17本身。尽管我在这里吹毛求疵，我想这解决了OP的问题。