Matlab 可变大小子集的有效枚举

有两个变量：

i

和

j

i

从1运行到固定常数N.

j

从1运行到

M（i）

，这意味着我们有一个数组

M=zeros(N,1);
M=[3,2,5,4];

另外，

S

是一组10个整数。对应于每个

i

，我必须找到所有可能的方法从

S

中选择数字，直到给定的最大限制

M（i）

我的代码：

desired_enumerations={};
for i=1:N
   for j=1:M(i)
      a = combnk(S,j);
      for k=1:size(a,1)
          desired_enumerations{end+1,1}=a(k,:);
      end
   end
end

我的问题:

我想预先计算double for循环外部

S

到

max（M）

元素的所有可能子集，然后在for循环内部使用该数据，这样我就不必枚举double for循环内部的子集，避免重复计算

做这件事的有效方法是什么

编辑：

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如果有人也能用big-O表示法给出代码的时间复杂度，这将是一个额外的收获。或者我可以打开一个新问题。

在M=65的情况下，s是[100x1]向量。你有足够的空间、内存和时间来计算。。。？？你是谷歌吗？：）注意

M=0（N，1）M

时，code>无效。函数combnk返回n/K（n–k）！排。n=100，k=65，即1E27行65列。因此，您的

a

变量需要57.5个蓝白细胞：我见过一些这样的代码，即在逐个使用之前枚举所有的choose组合。而且内存管理是惊人的。相信我，你不会超过10个的。除了这种强烈的-公然的-劝阻，我强烈建议你在旅途中使用组合，也就是不要预先计算它。你用一些CPU时间换取内存。@Adiel我同意。我只是随便写下M来提出这个问题。我将不讨论有超过20个元素的S，最大值（M）将是5或6。在M=65的情况下，S是[100x1]向量。你有足够的空间、内存和时间来计算。。。？？你是谷歌吗？：）注意

M=0（N，1）M

时，code>无效。函数combnk返回n/K（n–k）！排。n=100，k=65，即1E27行65列。因此，您的

a

变量需要57.5个蓝白细胞：我见过一些这样的代码，即在逐个使用之前枚举所有的choose组合。而且内存管理是惊人的。相信我，你不会超过10个的。除了这种强烈的-公然的-劝阻，我强烈建议你在旅途中使用组合，也就是不要预先计算它。你用一些CPU时间换取内存。@Adiel我同意。我只是随便写下M来提出这个问题。我将不会处理的S有超过20个元素和最大（M）将是5或6。