python实现高效率的分列组合算法

组合算法  

 本措施的思路是开一个数组，其下标暗示1到m个数，数组元素的值为1暗示其下标  

 代表的数被选中，为0则没选中。    

 首先初始化，将数组前n个元素置1，暗示第一个组合为前n个数。    

 然后从左到右扫描数组元素值的“10”组合，找到第一个“10”组合后将其变为  

 “01”组合，同时将其左边的所有“1”全部移动到数组的最左端。    

 当第一个“1”移动到数组的m-n的位置，即n个“1”全部移动到最右端时，就得  

 到了最后一个组合。    

 譬喻求5中选3的组合：    

 1   1   1   0   0   //1,2,3    

 1   1   0   1   0   //1,2,4    

 1   0   1   1   0   //1,3,4    

 0   1   1   1   0   //2,3,4    

 1   1   0   0   1   //1,2,5    

 1   0   1   0   1   //1,3,5    

 0   1   1   0   1   //2,3,5    

 1   0   0   1   1   //1,4,5    

 0   1   0   1   1   //2,4,5    

 0   0   1   1   1   //3,4,5  

利用python实现：

group = [1, 1, 1, 0, 0, 0]
group_len = len(group)
#计较次数
ret = [group]
ret_num = (group_len * (group_len - 1) * (group_len - 2)) / 6
for i in xrange(ret_num - 1):
 
    '第一步：先把10换成01'
    number1_loc = group.index(1)
    number0_loc = group.index(0)
 
    #替换位置从第一个０的位置开始
    location = number0_loc
      #判定第一个０和第一个１的位置哪个在前，
      #假如第一个０的位置小于第一个１的位置，
      #那么替换位置从第一个１位置后头找起
 
    if number0_loc < number1_loc:
        location = group[number1_loc:].index(0) + number1_loc
 
    group[location] = 1
    group[location - 1] = 0
 
    '第二步：把第一个10前面的所有１放在数组的最左边'
    if location - 3 >= 0:
        if group[location - 3] == 1 and group[location - 2] == 1:
            group[location - 3] = 0
            group[location - 2] = 0
            group[0] = 1
            group[1] = 1
        elif group[location - 3] == 1:
            group[location - 3] = 0
            group[0] = 1
        elif group[location - 2] == 1:
            group[location - 2] = 0
            group[0] = 1
 
    print group
    ret.append(group)

全分列算法  

从1到N，输出全分列，共N！条。  

阐明：用N进制的要领吧。设一个N个单位的数组，对第一个单位做加一操纵，满N进  

一。每加一次一就判定一下列位数组单位有无反复，有则再转归去做加一操纵，没  

有则说明获得了一个分列方案。