Python 在itertools.combinations对象的生成器中迭代会花费很长时间

编辑：：
在评论和Kevin on中与juanpa&fusion进行了所有这些讨论之后，我得出了一个结论，即通过

生成器进行
迭代
所需的时间与通过任何其他对象进行
迭代
所需的时间相同，因为生成器本身会动态生成这些
组合。此外，通过融合的方法对
len（arr）
到
1000
（可能高达
5k
-但它会因超时而终止，当然是在在线法官身上-请注意，这不是因为试图获得
minu variance\u sub
，而是我还必须获得
minu variance\u sub
中所有可能对的
绝对差之和
）.我将接受fusion的方法作为这个问题的答案，因为它回答了这个问题。
但我也会为这个问题陈述提出一个新的问题（更像是一个
QnA
，在这里我还将回答
未来访客的问题
——我从其他候选人提交的材料中得到答案，一篇
社论
，一篇问题解决者自己的代码——尽管我不理解他们使用的方法。我将在创建另一个问题时链接到另一个问题：）

是

原始问题从下面开始
我在数组上使用了
itertools.compositions
，所以首先我尝试了以下方法

aList = [list(x) for x in list(cmb(arr, k))]

for p in aGen:
    continue

其中，cmb=
itertools.compositions
，arr为列表，k为整数。
这对len（arr）<20左右完全有效，但当len（arr）变为50或更多时，这会引起
内存错误

根据kevin在Python Chat上的建议，我使用了一个
生成器
，它以惊人的速度生成这样的组合

aGen = (list(x) for x in cmb(arr, k))

但是遍历这个生成器对象太慢了。
我试过类似的东西

aList = [list(x) for x in list(cmb(arr, k))]

for p in aGen:
    continue

甚至这个代码似乎也要花很长时间

Kevin还提出了一个关于
kth组合的答案，这很好，但在我的例子中，我实际上想测试所有可能的组合，并选择方差
最小的组合

<> p> <强>那么，检查数组（列表）的所有可能组合的内存有效方式是：<代码>最小方差< /代码>（确切地说，我只需要考虑具有精确k元素的子数组）>/P>
谢谢您的帮助。
您可以先使用
n
元素对列表进行排序

然后使用一个k长度的移动窗口沿排序列表移动

并找出
n-k+1
可能组合的最小方差

最小值应为所有组合的最小值


def myvar（arr）：
l=长度（arr）
m=总和（arr）/l
返回金额（（i-m）**2（对于arr中的i）/l
输入列表=[…]
已排序的列表=已排序（输入列表）
方差=无
最小方差=无
对于范围内的i（len（排序列表）-k+1）：
sub=已排序的_列表[i:i+k]
var=myvar（子）
如果方差为None或var，则可以首先使用
n
元素对列表进行排序

然后使用一个k长度的移动窗口沿排序列表移动

并找出
n-k+1
可能组合的最小方差

最小值应为所有组合的最小值


def myvar（arr）：
l=长度（arr）
m=总和（arr）/l
返回金额（（i-m）**2（对于arr中的i）/l
输入列表=[…]
已排序的列表=已排序（输入列表）
方差=无
最小方差=无
对于范围内的i（len（排序列表）-k+1）：
sub=已排序的_列表[i:i+k]
var=myvar（子）
如果方差为None或vark，那么这里的k是什么？几乎可以肯定，您只是在处理很多组合。注意，
aGen=（cmb中x的列表（x）（arr，k））
不会生成组合，它会创建一个生成器，在您迭代时动态生成组合。因此，它当然非常快，在当前情况下，它实际上不起任何作用len（arr）是50，k是8。是的，组合的数量肯定很多。50选择8是536878650。5亿次迭代。假设你在每次迭代中所做的工作需要1毫秒，那么它将需要
536878650*1e-3/（60*60）==149.13295833333333
需要几个小时才能完成。现在，您在每次迭代中所做的工作可能更少，但这让您很好地了解这可能需要多长时间。您对每个组合都在做什么操作？实际上，简单的方法可能更好，
统计
包必须处理各种不同的numeric typs，它非常小心，因此有很多开销。我认为时间复杂度在任何情况下都不会有所不同，但当然，这里常数因子很重要这里什么是k？几乎可以肯定，您只是在处理很多组合。注意，
aGen=（cmb中x的列表（x）（arr，k））
不会生成组合，它会创建一个生成器，在您迭代时动态生成组合。因此，它当然非常快，在当前情况下，它实际上不起任何作用len（arr）是50，k是8。是的，组合的数量肯定很多。50选择8是536878650。5亿次迭代。假设你在每次迭代中所做的工作需要1毫秒，那么它将需要
536878650*1e-3/（60*60）==149.13295833333333
需要几个小时才能完成。现在，您在每次迭代中所做的工作可能更少，但这让您很好地了解这可能需要多长时间。您对每个组合都在做什么操作？实际上，简单的方法可能更好，
统计
包必须处理各种不同的numeric typs，它非常小心，因此有很多开销。我认为时间复杂度在任何情况下都不会有所不同，但当然，这里的常数因子