生成 Python 中的所有成功集组合

Question

有k个处理和N个总测试分布在这些处理中，称为一个计划。对于一个固定的计划，我想在 Python 中输出所有可能的成功集合。

问题：

例如，如果医生正在测试头痛药，如果 k=2 种治疗方法（即阿司匹林和布洛芬）并且 N=3 总测试，一个计划可能是（1 次阿司匹林测试，2 次布洛芬测试） .对于该计划，我如何输出 0-1 次成功的阿司匹林测试和 0-2 次成功的布洛芬测试的所有可能组合？一项成功的测试意味着当给头痛患者服用阿司匹林时，阿司匹林可以治愈他们的头痛。

请 post 使用 python 代码 的答案，而不是数学答案。

期望的输出是一个列表w/n一个包含[# successes for treatment 1, # successes of treatment 2]:

的列表

[[0,0],[0,1],[0,2],[1,0],[1,1],[1,2]]

如果可以使用yield就好了，因为上面的列表可能很长，我不想将整个列表存储在内存中，这会增加计算时间。

下面我有枚举A盒中N个球的所有可能组合的代码，我认为这应该类似于创建所有可能的成功集，但我不确定如何。

代码

#Return list of tuples of all possible plans (n1,..,nk), where N = total # of tests = balls, K = # of treatments = boxes
#Code: Glyph, 
def ballsAndBoxes(balls, boxes, boxIndex=0, sumThusFar=0):
    if boxIndex < (boxes - 1):
        for counter in range(balls + 1 - sumThusFar):
            for rest in ballsAndBoxes(balls, boxes,
                                      boxIndex + 1,
                                      sumThusFar + counter):
                yield (counter,) + rest
    else:
        yield (balls - sumThusFar,)

Answer 1

我不确定你到底想达到什么目的。但是可以使用 itertools 生成组合。

from itertools import combinations
    #You can add an extra loop for all treatments
    for j in range(1, N): #N is number of tests
        for i in combinations(tests, r = j):
            indexes = set(i)
            df_cur = tests[indexes] #for tests i am using a pandas df
            if :# condition for success
                #actions
            else:
                #other_actions

Answer 2

生成计划是一个分区问题，但是为给定计划生成成功集只需要生成一组范围的笛卡尔积。

from itertools import product

def success_sets(plan):
    return product(*map(lambda n: range(n + 1), plan))

plan = [1, 2]
for s in success_sets(plan):
    print(s)
# (0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2)

由于itertools.product returns生成器，整个列表将不会按要求存储在内存中。

生成 Python 中的所有成功集组合

Generate all combinations of success sets in Python

python

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enumeration

combinatorics