Python 递归生成&x2B；过滤。更好的非递归？

我有以下需要（在python中）：

• 生成所有可能的长度为12（可能更多）的元组，其中包含0、1或2（基本上是一个具有12位数字的三元数）
• 根据特定的标准过滤这些元组，剔除那些不好的元组，并保留我需要的元组

由于到目前为止我必须处理较小的长度，函数方法简洁明了：递归函数生成所有可能的元组，然后我用过滤函数剔除它们。现在我有了一个更大的集合，生成步骤花费了太多的时间，比需要的时间长得多，因为解决方案树中的大多数路径稍后将被剔除，因此我可以跳过它们的创建

我有两种解决方案：

将生成过程分解为一个循环，并对每个新的12位实体应用筛选条件

将过滤集成到递归算法中，以防止其进入已注定的路径

我倾向于1（似乎更简单），但我想听听你的意见，特别是关于函数式编程风格如何处理此类情况的看法。

怎么样

import itertools

results = []
for x in itertools.product(range(3), repeat=12):
    if myfilter(x):
        results.append(x)

其中，

myfilter

进行选择。这里，例如，只允许10个或更多1的结果

def myfilter(x):  # example filter, only take lists with 10 or more 1s
    return x.count(1)>=10

也就是说，我的建议是你的选择1。在某些情况下，它可能会慢一些，因为（取决于您的条件）您可能会生成许多不需要的列表，但它更通用，并且非常容易编码

编辑：正如hughdbrown在评论中所建议的那样，这种方法还有一种单行形式：

results = [x for x in itertools.product(range(3), repeat=12) if myfilter(x)]

怎么样

import itertools

results = []
for x in itertools.product(range(3), repeat=12):
    if myfilter(x):
        results.append(x)

其中，

myfilter

进行选择。这里，例如，只允许10个或更多1的结果

def myfilter(x):  # example filter, only take lists with 10 or more 1s
    return x.count(1)>=10

也就是说，我的建议是你的选择1。在某些情况下，它可能会慢一些，因为（取决于您的条件）您可能会生成许多不需要的列表，但它更通用，并且非常容易编码

编辑：正如hughdbrown在评论中所建议的那样，这种方法还有一种单行形式：

results = [x for x in itertools.product(range(3), repeat=12) if myfilter(x)]

---

itertools

具有处理此问题的功能。但是，以下是一种（硬编码）处理发电机的方法：

T = (0,1,2)

GEN = ((a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l) for a in T for b in T for c in T for d in T for e in T for f in T for g in T for h in T for i in T for j in T for k in T for l in T)

for VAL in GEN:
    # Filter VAL
    print VAL

---

itertools

具有处理此问题的功能。但是，以下是一种（硬编码）处理发电机的方法：

T = (0,1,2)

GEN = ((a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l) for a in T for b in T for c in T for d in T for e in T for f in T for g in T for h in T for i in T for j in T for k in T for l in T)

for VAL in GEN:
    # Filter VAL
    print VAL

---

我会实现一个迭代的二进制加法器或汉明码并以那种方式运行。

我会实现一个迭代的二进制加法器或汉明码并以那种方式运行。

一行列表理解：结果=[x代表itertools.product中的x（范围（3），如果myfilter（x）]一行列表理解：结果=[x代表itertools.product中的x（范围（3），重复=12）如果myfilter（x）]