優(yōu)化這種方法的方法不是找出更快的方式來生成排列，而是生成盡可能少的排列。

首先，如果您只想要按排序順序的組合，您將如何做到這一點(diǎn)？

您不需要生成0到100的所有可能組合，然后對(duì)其進(jìn)行過濾。第一個(gè)數(shù)字a可以是0到100之間的b任何數(shù)字。第二個(gè)數(shù)字可以是0到（100-a）之間的任何值。第三個(gè)數(shù)字，c只能是100-ab。所以：for a in range(0, 101):

for b in range(0, 101-a):

c = 100-a-b

yield a, b, c

現(xiàn)在，而不是產(chǎn)生100*100*100組合過濾下來到100*50*1+1，我們只是生成100*50*1+1，為2000X加速。

但是，請(qǐng)記住，仍有X * (X/2)**N答案。因此，X * (X/2)**N及時(shí)計(jì)算它們而不是X**N最佳 - 但它仍然是指數(shù)時(shí)間。而且沒有辦法解決這個(gè)問題; 畢竟，你想要一個(gè)指數(shù)的結(jié)果。

你可以尋找方法讓第一部分itertools.product與reduceor 結(jié)合起來更簡(jiǎn)潔accumulate，但我認(rèn)為它最終會(huì)降低可讀性，并且你希望能夠擴(kuò)展到任意任意N，并且還能得到所有的排列，而不僅僅是排序的。所以，在你這樣做之前保持它是可以理解的，然后在你完成之后尋找方法來壓縮它。

你顯然需要經(jīng)歷N步驟。我認(rèn)為使用遞歸比循環(huán)更容易理解。

當(dāng)n為1時(shí)，唯一的組合是(x,)。

否則，對(duì)于從0到x的每個(gè)值a，您可以將該值與總和為xa的n-1個(gè)數(shù)的所有組合一起使用。所以：def sum_to_x(x, n):

if n == 1:

yield (x,)

return

for a in range(x+1):

for result in sum_to_x(x-a, n-1):

yield (a, *result)

現(xiàn)在你只需要添加排列，你就完成了：def perm_sum_to_x(x, n):

for combi in sum_to_x(x, n):

yield from itertools.permutations(combi)

但是有一個(gè)問題：permutations置換位置，而不是價(jià)值。所以，如果你有，比如說(100, 0, 0)，那六個(gè)排列是(100, 0, 0)，(100, 0, 0)，(0, 100, 0)，(0, 0, 100)，(0, 100, 0)，(0, 0, 100)。

如果N非常小 - 就像在你的例子中那樣，N = 3且X = 100-可以很好地生成每個(gè)組合的所有6個(gè)排列并過濾它們：def perm_sum_to_x(x, n):

for combi in sum_to_x(x, n):

yield from set(itertools.permutations(combi))

......但如果N能夠變大，我們也會(huì)在那里談?wù)摵芏嗬速M(fèi)的工作。

這里有很多關(guān)于如何在沒有重復(fù)值的情況下進(jìn)行排列的好答案。例如，請(qǐng)參閱此問題。借用該答案的實(shí)現(xiàn)：def perm_sum_to_x(x, n):

for combi in sum_to_x(x, n):

yield from unique_permutations(combi)def perm_sum_to_x(x, n):

for combi in sum_to_x(x, n):

yield from sympy.multiset_permutations(combi)

def perm_sum_to_x(x, n):

for combi in sum_to_x(x, n):

yield from more_itertools.distinct_permutations(combi)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python编写程序计算1+2+3+......+100和_Python3：计算两个列表总和为100的所有排列的最有效方法是什么？...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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