Python 为什么我的powerset函数内存不足？

下面是我为数据科学入门课程创建动力集的尝试。当我运行这个程序时，在内存耗尽之前，我会收到[[]，[2]]作为输出。我不明白它为什么返回[[]，[2]]，也不明白它为什么会耗尽内存，因为total1是在循环之外更改的

变量g应返回f的幂集

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有人能解释一下我做错了什么吗？

在第一个循环之后，您设置了total1=total2，这意味着total1和total2引用的是同一个列表

因此在第二个循环中，您迭代total1并更新total2，相同的列表。在Python和大多数编程语言中，修改迭代的集合是危险的，因此不断向列表中添加项，使循环越来越长

代码本身并没有问题。我们可以这样写：

def powerset(x):
    total1 = [[]]
    total2 = [[]]
    for a in x:
        for b in total1:
            c = list(b + [x[a]])
            total2.append(c)
        total1 = total2 
        # the total 1 and total 2 system should prevent it 
        # from creating an infinite loop when we add to the total.

        print (total1)

f = [1,2,3]
g = powerset(f)
print (g)

虽然它看起来像是一些语法重写，但我们在这里对结果进行迭代。请注意，当我们启动for循环时，我们只计算一次lenresult，因此在这之后，我们可以安全地更新total，因为range对象不再更改

这将产生：

def powerset(x):
    result = [[]]
    for xi in x:
        xil = [xi]
        for j in range(len(result)):
            result.append(result[j] + xil)
    return result

请注意，我们可以使用itertools.combinations函数简化操作：

>>> powerset([1,2,3])
[[], [1], [2], [1, 2], [3], [1, 3], [2, 3], [1, 2, 3]]

然后我们获得：

from itertools import combinations

def powerset(x):
    xl = list(x)
    for r in range(len(xl)+1):
        for ri in combinations(xl, r):
            yield ri

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对于x中的a，不在索引上迭代，而是在x中的元素上迭代。对于大小为n的集合，电源集的大小为2**n。这是非常快的，并且在一组30个元素中会达到略多于10亿。这可能超出了问题的范围，但我的印象是当你将两者等同时，它们不会一起更新，即a=1，b=a，b+=1，打印a打印1而不是2？这是因为int是不可变的，因此Python在添加时会后退。列表是可变的。

>>> list(powerset([1,2,3]))
[(), (1,), (2,), (3,), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (1, 2, 3)]