Python 如何有效地从大小n的列表中获得大小为{n，n-1，n-2，…1}的所有置换？

我试图从一个列表中找到与列表大小相同或更小的所有排列

例如：

>>>allPermutations([a,b])
[[a,b], [b,a], [a], [b]]

>>> list(allPermutations('abc'))
[('a', 'b', 'c'), ('a', 'c', 'b'), ('b', 'a', 'c'), ('b', 'c', 'a'), ('c', 'a', 'b'), ('c', 'b', 'a'), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'a'), ('b', 'c'), ('c', 'a'), ('c', 'b'), ('a',), ('b',), ('c',)]

这是我目前用python编写的迭代代码。我不确定它目前的效率有多高

import itertools

def getAllPossibleSubSchedules( seq ):
    fullSet = set()
    curSet = set()
    curSet.add(tuple(seq))
    for i in reversed(range(1, len(seq) + 1)):
        permutations = set()
        for curTuple in curSet:
            permutationsList = list(itertools.permutations(curTuple, i))
            for permutation in permutationsList:
                permutations.add(permutation)
        curSet = set()
        for permutation in permutations:
            curSet.add(permutation)
            fullSet.add(permutation)
    return fullSet

---

我很确定这个算法会产生n的和！从1->n排列，排列增长非常快。到目前为止，我已经创建了一种递归方法来完成它，它的速度非常慢，因为它会执行许多重复的操作。我一直试图通过迭代来完成，但我不知道如何限制重复操作。我正在使用python，但psuedo代码也会对我有很大帮助。任何帮助都将不胜感激。提前谢谢

我非常确定您的

置换.add（）

和

curSet.add（）

和

fullSet.add（）

调用将导致例程快速停止。如果不断更改数组的大小，分配的内存将“耗尽空间”，必须找到新位置。这意味着将复制整个阵列。然后再添加另一个元素-冲洗并重复

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您需要计算所需元素的数量，并为此预先分配空间。因此，如果您有5个元素，则需要为最终结果分配（5！+5*4！+10*3！+10*2！+5）x 5个元素，而为中间结果分配更少的元素。然后填充这些数组，而无需四处乱洗内存块；这将大大加快速度。

可能会对所有可能大小的列表的所有排列进行迭代。澄清：

def all_permutations(input_list):
    for i in xrange(len(input_list)):
        sublist = input_list[:i]
        for variant in permutations(sublist):
            yield variant

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以下方面应起作用：

from itertools import permutations

def allPermutations(seq):
    return (x for i in range(len(seq),0,-1) for x in permutations(seq, i))

例如：

>>>allPermutations([a,b])
[[a,b], [b,a], [a], [b]]

>>> list(allPermutations('abc'))
[('a', 'b', 'c'), ('a', 'c', 'b'), ('b', 'a', 'c'), ('b', 'c', 'a'), ('c', 'a', 'b'), ('c', 'b', 'a'), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'a'), ('b', 'c'), ('c', 'a'), ('c', 'b'), ('a',), ('b',), ('c',)]

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这难道不比找到给定集合的动力集更难吗？因为这是一个类似的问题，订购加在上面。我只是出于好奇，因为我认为这就是他们所谓的“NP完全”问题。@Mariano谁是“他们”？简言之（非完全）一个NP完全问题是一个可以解决另一个NP完全问题的问题，该问题的翻译时间为多段逻辑。这与时间的复杂性无关，“他们”是了解这些东西的人，我不是其中的一部分，这就是我为什么要问的原因。谢谢你的解释。