Python 高效地计算具有复杂限制的组合以获得大N

我有一个32个独特元素的列表。每个元素由一个唯一的键表示，值可以是三种类型之一：

a

、

B

和

C

elements={1:'A'，
2:‘A’，
3:‘B’，
4:‘C’，
...
...
32:'B'}

类型的表示并不相同，即：类型

B

可能比类型

A

或

C

出现的次数更多

我需要得到所有可能的符合以下限制的组合：

• 必须由6个元素组成
• 每种类型只允许2个实例（不少于，不多于）
• 钥匙不能重复
• 秩序无关紧要

示例（简化符号）：

• [1A、12A、3B、6B、4C、5C]

  ：包含2xA、2xB、2xC

有没有一种方法可以有效地做到这一点，使用矩阵/向量化或集合和并集/连接

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我可能可以使用

itertools.combinations（elements，r=6）

获得所有的组合，只需稍加调整，但我不确定如何有效地执行这些规则，而不必遍历所有（906192）组合。

只是想了解：迭代906192元素有什么错？您需要多次调用这样的函数吗？您可能应该创建一个从值到键的反向映射。例如，

{“A”：[1，2，…]，“B”：3，…，32]}

等。然后，您可以从每个原始值中随机选择（不替换）两个索引。这是一种非常有效的方法。@I我会尽可能地提高效率，主要是作为一种练习。然而，我的元素列表可能会随着时间的推移而增长，这将导致越来越多的组合。反向映射的想法听起来是正确的；我要试一试。