Python-使用加法的所有列表组合
我有一份如下表格所示的清单：Python-使用加法的所有列表组合,python,python-3.x,performance,Python,Python 3.x,Performance,我有一份如下表格所示的清单： [“Name/num1/num2/num3/num4/num5”，…] 例如： available=[“a/1/2/3/4/5”、“b/5/4/3/2/4”、“c/4/3/2/1/3”] 我试图在中创建可用的所有可能的项目组合，其中组合中每个项目的num5之和（例如a的为5，的b为1，的c为5）小于最大值（例如3000） 为了举例说明，程序将为上面的available和MAXNUM=9创建一个生成器，该生成器可转换为以下列表： 注意：此代码需要在合理的时间内（理想
[“Name/num1/num2/num3/num4/num5”，…]available=[“a/1/2/3/4/5”、“b/5/4/3/2/4”、“c/4/3/2/1/3”]中创建可用的所有可能的项目组合为5的b为1的c为5最大值availableMAXNUM=9
注意：此代码需要在合理的时间内（理想情况下不超过10分钟）返回一个包含100项且MAXNUM=3000的available
结果
编辑：以下是我实际使用的代码，请参见：
import itertools
import sys
import time
sys.setrecursionlimit(10000000)
#["Name/Carbs/Protein/Fat/Vitamins/Calories"]
available = ['Fiddleheads/3/1/0/3/80', 'Fireweed Shoots/3/0/0/4/150', 'Prickly Pear Fruit/2/1/1/3/190', 'Huckleberries/2/0/0/6/80', 'Rice/7/1/0/0/90', 'Camas Bulb/1/2/5/0/120', 'Beans/1/4/3/0/120', 'Wheat/6/2/0/0/130', 'Crimini Mushrooms/3/3/1/1/200', 'Corn/5/2/0/1/230', 'Beet/3/1/1/3/230', 'Tomato/4/1/0/3/240', 'Raw Fish/0/3/7/0/200', 'Raw Meat/0/7/3/0/250', 'Tallow/0/0/8/0/200', 'Scrap Meat/0/5/5/0/50', 'Prepared Meat/0/4/6/0/600', 'Raw Roast/0/6/5/0/800', 'Raw Sausage/0/4/8/0/500', 'Raw Bacon/0/3/9/0/600', 'Prime Cut/0/9/4/0/600', 'Cereal Germ/5/0/7/3/20', 'Bean Paste/3/5/7/0/40', 'Flour/15/0/0/0/50', 'Sugar/15/0/0/0/50', 'Camas Paste/3/2/10/0/60', 'Cornmeal/9/3/3/0/60', 'Huckleberry Extract/0/0/0/15/60', 'Yeast/0/8/0/7/60', 'Oil/0/0/15/0/120', 'Infused Oil/0/0/12/3/120', 'Simple Syrup/12/0/3/0/400', 'Rice Sludge/10/1/0/2/450', 'Charred Beet/3/0/3/7/470', 'Camas Mash/1/2/9/1/500', 'Campfire Beans/1/9/3/0/500', 'Wilted Fiddleheads/4/1/0/8/500', 'Boiled Shoots/3/0/1/9/510', 'Charred Camas Bulb/2/3/7/1/510', 'Charred Tomato/8/1/0/4/510', 'Charred Corn/8/1/0/4/530', 'Charred Fish/0/9/4/0/550', 'Charred Meat/0/10/10/0/550', 'Wheat Porridge/10/4/0/10/510', 'Charred Sausage/0/11/15/0/500', 'Fried Tomatoes/12/3/9/2/560', 'Bannock/15/3/8/0/600', 'Fiddlehead Salad/6/6/0/14/970', 'Campfire Roast/0/16/12/0/1000', 'Campfire Stew/5/12/9/4/1200', 'Wild Stew/8/5/5/12/1200', 'Fruit Salad/8/2/2/10/900', 'Meat Stock/5/8/9/3/700', 'Vegetable Stock/11/1/2/11/700', 'Camas Bulb Bake/12/7/5/4/400', 'Flatbread/17/8/3/0/500', 'Huckleberry Muffin/10/5/4/11/450', 'Baked Meat/0/13/17/0/600', 'Baked Roast/4/13/8/7/900', 'Huckleberry Pie/9/5/4/16/1300', 'Meat Pie/7/11/11/5/1300', 'Basic Salad/13/6/6/13/800', 'Simmered Meat/6/18/13/5/900', 'Vegetable Medley/9/5/8/20/900', 'Vegetable Soup/12/4/7/19/1200', 'Crispy Bacon/0/18/26/0/600', 'Stuffed Turkey/9/16/12/7/1500']
global AllSP, AllNames
AllSP = []
AllNames = []
def findcombs(totalNames, totalCarbs, totalProtein, totalFat, totalVitamins, totalNutrients, totalCalories, MAXCALORIES):
doneit = False
for each in available:
each = each.split("/")
name = each[0]
carbs = float(each[1])
protein = float(each[2])
fat = float(each[3])
vitamins = float(each[4])
nutrients = carbs+protein+fat+vitamins
calories = float(each[5])
# print(totalNames, totalCalories, calories, each)
if sum(totalCalories)+calories <= MAXCALORIES:
doneit = True
totalNames2 = totalNames[::]
totalCarbs2 = totalCarbs[::]
totalProtein2 = totalProtein[::]
totalFat2 = totalFat[::]
totalVitamins2 = totalVitamins[::]
totalCalories2 = totalCalories[::]
totalNutrients2 = totalNutrients[::]
totalNames2.append(name)
totalCarbs2.append(carbs)
totalProtein2.append(protein)
totalFat2.append(fat)
totalVitamins2.append(vitamins)
totalCalories2.append(calories)
totalNutrients2.append(nutrients)
# print(" ", totalNames2, totalCarbs2, totalProtein2, totalFat2, totalVitamins2, totalNutrients2, totalCalories2)
findcombs(totalNames2, totalCarbs2, totalProtein2, totalFat2, totalVitamins2, totalNutrients2, totalCalories2, MAXCALORIES)
else:
#find SP
try:
carbs = sum([x * y for x, y in zip(totalCalories, totalCarbs)]) / sum(totalCalories)
protein = sum([x * y for x, y in zip(totalCalories, totalProtein)]) / sum(totalCalories)
fat = sum([x * y for x, y in zip(totalCalories, totalFat)]) / sum(totalCalories)
vitamins = sum([x * y for x, y in zip(totalCalories, totalVitamins)]) / sum(totalCalories)
balance = (carbs+protein+fat+vitamins)/(2*max([carbs,protein,fat,vitamins]))
thisSP = sum([x * y for x, y in zip(totalCalories, totalNutrients)]) / sum(totalCalories) * balance + 12
except:
thisSP = 0
#add SP and names to two lists
AllSP.append(thisSP)
AllNames.append(totalNames)
def main(MAXCALORIES):
findcombs([], [], [], [], [], [], [], MAXCALORIES)
index = AllSP.index(max(AllSP))
print()
print(AllSP[index], " ", AllNames[index])
for i in range(100, 3000, 10):
start = time.time()
main(i)
print("Calories:", i, ">>> Time:", time.time()-start)
导入itertools
导入系统
导入时间
系统设置递归限制（10000000）
#[“名称/碳水化合物/蛋白质/脂肪/维生素/卡路里”]
可用=['Fiddleheads/3/1/0/3/80'，'Fireweed shots/3/0/0/4/150'，'Spirly Pear水果/2/1/1/3/190'，'Huckleberries/2/0/6/80'，'Rice/7/1/0/0/0/0/90'，'Camas球茎/1/2/5/0/120'，'Beans/1/4/3/0/120'，'小麦/6/2/0/0/130'，'Crimini蘑菇/3/1/1/1/200'，'Corn/2/0/0/1/230'，'Bete/3/1/1/1/3/1/1/3/0/230'，'s生肉/240/3/0/0/0/3/0/0/0/0/0/0,0/0/0/0/0/0/0/3''，‘牛脂/0/0/8/0/200’、‘碎肉/0/5/5/0/50’、‘熟肉/0/4/6/0/600’、‘生烤/0/6/5/0/800’、‘生香肠/0/4/8/0/500’、‘生培根/0/3/9/0/0/600’、‘初切/0/9/4/0/0/0/600’、‘谷类胚芽/5/0/7/3/20’、‘豆酱/3/5/7/0/40’、‘面粉/15/0/0/0/0/0/0/0/50’、‘糖/15/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/50’、‘迷迭香酱/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/0/15/60、‘酵母/0/8/0/7/60’、‘油/0/0/15/0/120’、‘注入油/0/0/12/3/120’、‘简单糖浆/12/0/3/0/0/400’、‘米泥/10/1/0/2/450’、‘烧焦甜菜/3/0/3/7/470’、‘卡马斯糖浆/1/2/9/1/1/500’、‘营火豆/1/9/3/0/500’、‘萎蔫提琴头/4/1/0/8/500’、‘芽/3/0/1/9/510’、‘烧焦番茄球/2/3/3/5、烧焦番茄/510/8/510/5“红玉米/8/1/0/4/530”、“烧焦鱼/0/9/4/0/550”、“烧焦肉/0/10/10/0/550”、“小麦粥/10/4/0/10/510”、“烧焦香肠/0/11/15/0/500”、“炸西红柿/12/3/9/2/560”、“班诺克/15/3/8/0/600”、“提琴头沙拉/6/0/14/970”、“篝火烤/0/16/12/0/1000”、“篝火炖菜/5/12/9/4/1200”、“野生沙拉/12/5/1200/5/10/5/10/10/10/2”“肉汤/5/8/9/3/700”、“蔬菜汤/11/1/2/11/700”、“卡马斯球面包/12/7/5/4/400”、“扁平面包/17/8/3/0/500”、“哈克贝利松饼/10/5/4/11/450”、“烤肉/0/13/17/0/600”、“烤肉/4/13/8/7/900”、“哈克贝利馅饼/9/5/4/16/1300”、“肉饼/7/11/11/5/1300”、“基本沙拉/13/6/6/13/800”、“炖肉/6/18/900”、“蔬菜肉汤/900”y/9/5/8/20/900”，“蔬菜汤/12/4/7/19/1200”，“脆培根/0/18/26/0/600”，“填充火鸡/9/16/12/7/1500']
全局AllSP，AllNames
AllSP=[]
所有名称=[]
def findcombs（全名、全碳水化合物、全蛋白质、全脂肪、全维生素、全营养素、全卡路里、最大卡路里）：
doneit=False
对于可用的每种类型：
each=each.split（“/”）
名称=每个[0]
carbs=浮子（每个[1]）
蛋白质=漂浮物（每个[2]）
fat=浮动（每个[3]）
维生素=漂浮物（每个[4]）
营养素=碳水化合物+蛋白质+脂肪+维生素
卡路里=浮动（每个[5]）
#打印（全名、总卡路里、卡路里，每个）
如果总和（总卡路里）+卡路里正确，那么N
食物的任务在时间和空间上的复杂性为O（exp（N））
。您需要的是一些启发式搜索，如遵循一个不完整组合的“多好”的概念来指导其进一步搜索。因此，您将不会找到最佳解决方案，而是在有限的时间内找到一个实用的好解。替代方法是遗传算法、模拟退火和其他优化算法。注意你必须定义一个衡量每个组合好坏的标准
我在我的电子游戏AI中使用了软件包astar，它超出了我的预期
进一步建议：使用namedtuple
使您的代码更具可读性，否则您将讨厌查找bug并扩展它：
from collections import namedtuple
food = namedtuple('Food', 'name carbs protein fat vitamins calories')
bananas = food('bananas', 10, 15, 20, 10, 100)
oranges = food('oranges', carbs=10, protein=15, fat=20, vitamins=10, calories=100)
print(bananas.calories, oranges.fat)
对，因此N
foods的任务的时间和空间复杂性为O（exp（N））
。您需要的是一些启发式搜索，如遵循一个不完整组合的“多好”的概念来指导其进一步搜索。因此，您将不会找到最佳解决方案，而是在有限的时间内找到一个实用的好解。替代方法是遗传算法、模拟退火和其他优化算法。注意你必须定义一个衡量每个组合好坏的标准
我在我的电子游戏AI中使用了软件包astar，它超出了我的预期
进一步建议：使用namedtuple
使您的代码更具可读性，否则您将讨厌查找bug并扩展它：
from collections import namedtuple
food = namedtuple('Food', 'name carbs protein fat vitamins calories')
bananas = food('bananas', 10, 15, 20, 10, 100)
oranges = food('oranges', carbs=10, protein=15, fat=20, vitamins=10, calories=100)
print(bananas.calories, oranges.fat)
鉴于可能性很大，也许你应该以不同的方式使用这些信息。例如，如果使用上下文是预先选择的食物选择，你可以简单地提供每种食物类型的数量信息，而不超过最大数量
foofInfo = [ food.split("/") for food in available ]
foofInfo = { food[0]:tuple([int(v) for v in food[1:]]) for food in available } #name:(carbs,proteins,fat,vitamins,nutrients,calories)
calFood = {}
for name,(_,_,_,_,calories) in foofInfo.items():
if calories not in calFood: calFood[calories] = []
calFood[calories].append(name)
maxCalories = 3000
for calories,foods in calFood.items():
maxCount = maxCalories//calories
print("Up to ",maxCount," of ",", ".join(foods))
因此，您可以建议逐步完善可用选项，而不是大量组合：
Up to 37 of Fiddleheads, Huckleberries
Up to 20 of Fireweed Shoots
Up to 15 of Prickly Pear Fruit
Up to 33 of Rice
Up to 25 of Camas Bulb, Beans, Oil, Infused Oil
Up to 23 of Wheat
Up to 15 of Crimini Mushrooms, Raw Fish, Tallow
Up to 13 of Corn, Beet
Up to 12 of Tomato
Up to 12 of Raw Meat
Up to 60 of Scrap Meat, Flour, Sugar
Up to 5 of Prepared Meat, Raw Bacon, Prime Cut, Bannock, Baked Meat, Crispy Bacon
Up to 3 of Raw Roast, Basic Salad
Up to 6 of Raw Sausage, Camas Mash, Campfire Beans, Wilted Fiddleheads, Charred Sausage, Flatbread
Up to 150 of Cereal Germ
Up to 75 of Bean Paste
Up to 50 of Camas Paste, Cornmeal, Huckleberry Extract, Yeast
Up to 7 of Simple Syrup, Camas Bulb Bake
Up to 6 of Rice Sludge, Huckleberry Muffin
Up to 6 of Charred Beet
Up to 5 of Boiled Shoots, Charred Camas Bulb, Charred Tomato, Wheat Porridge
Up to 5 of Charred Corn
Up to 5 of Charred Fish, Charred Meat
Up to 5 of Fried Tomatoes
Up to 3 of Fiddlehead Salad
Up to 3 of Campfire Roast
Up to 2 of Campfire Stew, Wild Stew, Vegetable Soup
Up to 3 of Fruit Salad, Baked Roast, Simmered Meat, Vegetable Medley
Up to 4 of Meat Stock, Vegetable Stock
Up to 2 of Huckleberry Pie, Meat Pie
Up to 2 of Stuffed Turkey
鉴于可能性很大，也许你应该以不同的方式使用这些信息。例如，如果使用上下文是预先选择的食物选择，你可以简单地提供每种食物类型的数量信息，而不超过最大数量
foofInfo = [ food.split("/") for food in available ]
foofInfo = { food[0]:tuple([int(v) for v in food[1:]]) for food in available } #name:(carbs,proteins,fat,vitamins,nutrients,calories)
calFood = {}
for name,(_,_,_,_,calories) in foofInfo.items():
if calories not in calFood: calFood[calories] = []
calFood[calories].append(name)
maxCalories = 3000
for calories,foods in calFood.items():
maxCount = maxCalories//calories
print("Up to ",maxCount," of ",", ".join(foods))
因此，您可以建议对