Python 实现递归生成器

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笛卡尔积

Python内置的 itertools.product( )函数 可以得到N个向量的笛卡尔积,亦即,N个向量,每个向量按顺序各出任意一个元素,所有可能的组合。

>>> from itertools import product
>>> list(product([1,2,3],[4],[5,6,7]))
[(1, 4, 5), (1, 4, 6), (1, 4, 7), (2, 4, 5), (2, 4, 6),\ 
(2, 4, 7), (3, 4, 5), (3, 4, 6), (3, 4, 7)]
>>>

product( )函数返回一个生成器, Python docs的描述 里面讲,它的等效代码为:

def product(*args, **kwds):
    # product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
    # product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
    pools = map(tuple, args) * kwds.get('repeat', 1)
    result = [[]]
    for pool in pools:
        result = [x+[y] for x in result for y in pool]
    for prod in result:
        yield tuple(prod)

思路解析

递归的思路就像剥笋一样,尽管我们不知道一颗笋有几层,但是只要坚持剥下去,就一定能剥到最里层。

我们把剥笋的原则,描述为

 def 剥(任意一颗笋)

函数的定义应该是下面这样的:

def 剥(笋):
    如果 笋剥没了:
        什么也给不了
    否则:
        剥去最外层
        剥(剩下的笋)

对于无论多厚的一根笋,只要执行一次剥( )函数,就能遍历每一层。回到上面的问题来,假如我们把函数叫做

def 笛卡尔积(任意序列)

它看起来应该是这样的:

def 笛卡尔积(序列):
    如果 序列 为 空:
        给出(yield)空序列
    否则:
        拆开第一个子序列,对于其中每个元素
             把这个元素加在 笛卡尔积(剩下的序列) 的每一个结果 前面
             给出(yield) 这个组合

把上面的中文翻译成python语言,就得到想要的递归生成器

用递归生成器实现

实现笛卡尔积的递归生成器,具体代码为:

def combi(seq):
    if not seq:
        yield []
    else:
        for element in seq[0]:
            for rest in combi(seq[1:]):
                yield [element] + rest

用下面的语句试验,得到的结果和product()函数一样:

n=[[1,2,3],[4],[5,6,7]]
print list(combi(n))

应用举例

用combi( )函数处理下面这个向量集合:

[[1,2,3],[4],[5,6,7]]

我们看看如何运行的:

拆出第一个序列,得到1,2,3
对于1                      (暂存结果[1])
拆出第2个序列,得到4
    对于4                      (暂存结果[1, 4])
    拆出第3个序列,得到5,6,7
        对于5                       (暂存结果[1, 4, 5])
        拆出第4个序列(空),得到(空)       
        把5加到(空)前面,返回结果    (返回暂存结果[1, 4, 5])
        对于6                       (暂存结果[1, 4, 6])
        拆出第4个序列(空),得到(空)        
        把6加到(空)前面,返回结果    (返回暂存结果[1, 4, 6])
        对于7                       (暂存结果[1, 4, 7])
        拆出第4个序列(空),得到(空)       
        把7加到(空)前面,返回结果    (返回暂存结果[1, 4, 7])

上面的过程结束后,就得到了

[1, 4, 5], [1, 4, 6], [1, 4, 7]

以上这是第一次递归的分析结果,后面的过程与之类似。


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