本文旨在介绍一种简洁高效的方法，用于从 Python 的列表组合中排除满足特定条件的组合。通过利用 all() 和 any() 函数，可以避免冗长的条件判断，从而大幅提升代码的可读性和执行效率。我们将通过示例代码详细展示如何实现这一目标，并提供逻辑更清晰的长版本代码，方便理解和应用。
在处理组合问题时，有时需要排除那些元素分别属于不同预定义分组的组合。例如，从所有可能的 6 个数字组合中，排除每个数字都来自一个不同的数字分组（如 D, T, L, H, K, M）的组合。直接使用大量的 if 语句来判断所有可能的组合方式是不可行的。
以下提供一种利用 all() 和 any() 函数的简洁方法，可以有效地解决这个问题。
方法：使用 all() 和 any() 函数
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核心思想是检查每个组合是否满足所有分组都至少包含一个元素的条件。
import itertools # 示例数据 D = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] T = [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] L = [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29] H = [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39] K = [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49] M = [50, 51, 52] # 生成所有可能的 6 个数字组合 perm = itertools.combinations(range(1, 53), 6) res = [list(val) for val in perm] # 使用列表推导式和 all/any 函数进行过滤 output_list = [combo for combo in res if all([any([n in combo for n in group]) for group in [D, T, L, H, K, M]])] print(len(output_list)) #print(output_list)
代码解释：
- itertools.combinations(range(1, 53), 6): 生成从 1 到 52 的数字中选取 6 个数字的所有组合。
- res = [list(val) for val in perm]: 将组合转换为列表的列表。
-
output_list = [combo for combo in res if all([any([n in combo for n in group]) for group in [D, T, L, H, K, M]])]: 这是核心过滤逻辑。
- [D, T, L, H, K, M]: 定义了数字分组的列表。
- any([n in combo for n in group]): 对于每个分组，检查组合 combo 中是否包含该分组中的任何一个数字。如果包含，则返回 True，否则返回 False。
- all([...]): 确保所有分组都至少包含组合 combo 中的一个数字。只有当所有分组都满足条件时，all() 函数才返回 True，该组合才会被添加到 output_list 中。
逻辑更清晰的长版本代码：
import itertools
# 示例数据
D = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
T = [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
L = [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
H = [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]
K = [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]
M = [50, 51, 52]
# 生成所有可能的 6 个数字组合
perm = itertools.combinations(range(1, 53), 6)
res = [list(val) for val in perm]
output_list = []
for combo in res:
groups = [D, T, L, H, K, M]
satisfied = []
for group in groups:
for num in group:
if num in combo:
satisfied.append(True)
break
else:
satisfied.append(False)
if all(satisfied):
output_list.append(combo)
print(len(output_list))
#print(output_list)代码解释：
这个长版本代码与前面的代码逻辑相同，但更加详细和易于理解。
- groups = [D, T, L, H, K, M]: 定义了数字分组的列表。
- satisfied = []: 创建一个空列表，用于存储每个分组是否满足条件的布尔值。
- for group in groups:: 遍历每个分组。
- for num in group:: 遍历当前分组中的每个数字。
- if num in combo:: 检查当前数字是否在组合 combo 中。
- satisfied.append(True): 如果找到分组中的数字在组合中，则将 True 添加到 satisfied 列表中，并使用 break 语句跳出内层循环，因为我们只需要知道分组中是否至少有一个数字在组合中。
- else:: 如果内层循环完成而没有找到分组中的数字在组合中，则执行 else 语句，将 False 添加到 satisfied 列表中。
- if all(satisfied):: 检查 satisfied 列表中的所有值是否都为 True。如果是，则表示组合 combo 满足所有分组都至少包含一个元素的条件，将其添加到 output_list 中。
总结：
使用 all() 和 any() 函数可以有效地简化组合过滤的逻辑，避免编写冗长的 if 语句。 这种方法不仅提高了代码的可读性，而且通常也更有效率。在处理复杂的组合过滤问题时，这种方法是一个非常有用的工具。在实际应用中，应根据具体情况选择更适合的代码风格。
