Python置换生成器之谜

我正在编写一个置换函数，用Python生成列表的所有置换。我的问题是为什么这样做有效：

def permute(inputData, outputSoFar):
    for elem in inputData:
        if elem not in outputSoFar:
            outputSoFar.append(elem)
            if len(outputSoFar) == len(inputData):
                print outputSoFar
            else:
                permute(inputData, outputSoFar) # --- Recursion
            outputSoFar.pop()

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

但这并不是：

def permute(inputData, outputSoFar):
    for elem in inputData:
        if elem not in outputSoFar:
            outputSoFar.append(elem)
            if len(outputSoFar) == len(inputData):
                yield outputSoFar 
            else:
                permute(inputData, outputSoFar) # --- Recursion
            outputSoFar.pop()

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

这也不起作用（生成列表的副本）：

---

当你做pop的时候，你正在毁灭性地丢失物品。使用列表的副本，而不是对其进行适当的修改

---

或者，使用

itertools.permutations

或

itertools.compositions

。

当您执行pop时，您会破坏性地丢失项目。使用列表的副本，而不是对其进行适当的修改

---

或者，使用

itertools.permutations

或

itertools.compositions

。

您还必须生成递归调用的结果：

。。。或（更接近操作代码）：

---

您还必须生成递归调用的结果：

。。。或（更接近操作代码）：

---

我知道itertools.permutation。然而，这个谜题的目的是学习python生成器/递归。我知道itertools.permutation。然而，这个难题的目的是了解Python生成器/递归。这是可行的，但我仍然不知道为什么我需要增加递归调用的收益率。考虑第一个函数调用和条件（如果LeN（OutPutsOar）＝= LeN（InDeDATA），或不）。第一次调用将使条件失败（除非输入中只有一个元素），因此它不会产生任何结果。相反，它必须依赖递归调用来查找置换，当它们这样做时，它们将产生置换。但是，当它们返回给第一个函数调用时，它必须将它们返回给原始调用方。（每一个递归的、非基础的情况调用都是在类似的情况下）。没有这个，只有递归树的叶子会产生任何东西。这是可行的，但是我仍然不知道为什么我需要增加递归调用的收益率。考虑第一个函数调用和条件（如果是LeN（OutPoStAR）=＝LEN（输入数据））。第一次调用将使条件失败（除非输入中只有一个元素），因此它不会产生任何结果。相反，它必须依赖递归调用来查找置换，当它们这样做时，它们将产生置换。但是，当它们返回给第一个函数调用时，它必须将它们返回给原始调用方。（每个递归的、非基本情况的调用都处于类似的情况。）如果没有这一点，只有递归树的叶子才能产生任何结果。

def permute(inputData, outputSoFar):
    for elem in inputData:
        if elem not in outputSoFar:
            outputSoFar.append(elem)
            if len(outputSoFar) == len(inputData):
                yield outputSoFar[:] # --- Copy of the list
            else:
                permute(inputData, outputSoFar) # --- Recursion
            outputSoFar.pop()

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

def permute(inputData, outputSoFar):
    for a in inputData:
        if a not in outputSoFar:
            if len(outputSoFar) == len(inputData) - 1:
                yield outputSoFar + [a]
            else:
                for b in permute(inputData, outputSoFar + [a]): # --- Recursion
                    yield b

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

def permute(inputData, outputSoFar):
    for elem in inputData:
        if elem not in outputSoFar:
            outputSoFar.append(elem)
            if len(outputSoFar) == len(inputData):
                yield outputSoFar
            else:
                for permutation in permute(inputData, outputSoFar):
                    yield permutation # --- Recursion
            outputSoFar.pop()

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