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本文今天介紹的.NET開源元件KwCombinatorics的排列生成功能,它是.NET平台一個高效的生成排列組合序列的開源類庫,它提供了4種生成排列與組合序列的方式。雖然原理和功能都很簡單,但是這個類庫在軟體測試、組合數學以及密碼學等方面都有很大的用處。很早就接觸了這個類庫,以前在一些小程式中也使用過,有時候為了周遊所有可能的組合,自己去寫循環,生成,的确很繁瑣,有了KwCombinatorics 之後,都變得簡單寫了,接下來将詳細介紹該類庫的使用
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KwCombinatorics元件文章目錄:
1.【原創】開源.NET排列組合元件KwCombinatorics使用(一)—組合生成
2.【原創】開源.NET排列組合元件KwCombinatorics使用(二)——排列生成
3.【原創】開源.NET排列組合元件KwCombinatorics使用(三)——笛卡爾積組合
前言
本文今天介紹的.NET開源元件是KwCombinatorics,它是.NET平台一個高效的生成排列組合序列的開源類庫,它提供了4種生成排列與組合序列的方式。雖然原理和功能都很簡單,但是這個類庫在軟體測試、組合數學以及密碼學等方面都有很大的用處。很早就接觸了這個類庫,以前在一些小程式中也使用過,有時候為了周遊所有可能的組合,自己去寫循環,生成,的确很繁瑣,有了KwCombinatorics 之後,都變得簡單寫了,接下來将詳細介紹該類庫的使用。
KwCombinatorics類庫的首頁是:http://kwcombinatorics.codeplex.com/
本文後面的資源提供了所有源碼和幫助檔案,以及dll檔案的打包下載下傳。可以下載下傳到最新的源代碼和幫助文檔,目前最新的穩定率版本是4.0,相比之前又增加了幾個新功能,并進行了一些優化。
該類庫簡單,隻有5個類,dll檔案也隻有幾十kb,下面将介紹幾個主要的功能。
排列組合是組合學最基本的概念:
排列,是指從給定個數的元素中取出指定個數的元素進行排序的所有情況。
組合,是指從給定個數的元素中僅僅取出指定個數的元素,不考慮排序的所有情況。
本文原始位址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4261451.html
我們在前一篇文章:開源.NET排列組合元件KwCombinatorics使用(一)——組合生成類 詳細介紹了重複和非重複的組合生成使用,這一篇将詳細介紹排列的生成情況。
1.Permutation類基本介紹
Permutation類是根據指定的對象清單,選擇一些不同的對象形成一個排列,排列是有順序的,而且每一次不重複選擇同一個對象。其實有了第一篇的基礎,這個類的使用也很簡單,還是先看看Permutation類的初始化,幾個主要的構造函數如下:
1 Permutation()//Make an empty Permutation.
2 Permutation(Int32)//Make a new Permutation of all the supplied number of choices with a Rank of 0.
3 Permutation(Int32[])//Make a new Permutation from the supplied elements.
4 Permutation(Permutation)//Make a copy of a Permutation.
5 Permutation(Int32,Int32)//Make a new Permutation with picks number of elements taken from a possible number of choices of Rank 0.
6 Permutation(Int32[],Int32)//Make a new Permutation from the supplied elements taken from the available number of choices.
7 Permutation(Int32,Int32,Int64)//Make a new Permutation with picks number of elements taken from a possible number of choices of the supplied rank.
參數主要有下面幾個注意點,參數的意義和Combination類似:
choices:可供選擇的數的個數,如果不提供實際的源資料source,預設就是從0開始的整數;
picks:要選擇組合序列的個數
source:可以直接用初始化清單,而不是固定的從0開始
rank:這個屬性是我認為使用這個元件最強大的地方,因為是按照升序生成所有的組合序列, 而rank就是指定你要選擇的在整個組合序列中目前rank位置的組合序列。
下面用幾個例子說明幾個主要方法的使用情況。
2.擷取所有N選K的排列清單
設從{0,1,2}3個元素中,每次取2個的排列,所有的排列情況有哪些呢?直接上代碼,比較容易看得懂:
1 var pn = new Permutation (choices:3,picks:2);
2
3 Console.WriteLine ("n={0} , picks={1}", pn.Choices,pn.Picks);
4
5 foreach (var row in pn.GetRows())
6 Console.WriteLine ("{0,2}: {1}", row.Rank, row);
運作結果如下:
1 n=3 , picks=2
2 0: { 0, 1 }
3 1: { 0, 2 }
4 2: { 1, 0 }
5 3: { 1, 2 }
6 4: { 2, 0 }
7 5: { 2, 1 }
同理,要擷取目前資料源,所有可能的組合情況呢,Permutation也提供了GetRowsForAllPicks方法,看代碼:
1 var pn = new Permutation (choices:3,picks:2);
2
3 Console.WriteLine ("n={0} , picks={1}", pn.Choices,pn.Picks);
4
5 foreach (var row in pn.GetRowsForAllPicks())
6 Console.WriteLine ("{0,2}: {1}", row.Rank, row);
結果:
1 n=3 , picks=2
2 0: { 0 }
3 1: { 1 }
4 2: { 2 }
5 0: { 0, 1 }
6 1: { 0, 2 }
7 2: { 1, 0 }
8 3: { 1, 2 }
9 4: { 2, 0 }
10 5: { 2, 1 }
3.任意對象清單的N選K排列
上述例子很清楚的說明了N選K的排列情況,和前面組合的情況一樣,Permutation也提供了Permute的方法,将排列的情況與隊列清單進行轉換,為了簡單明了,上代碼:
1 var things = new List<object>{"apple","bench","chair"};
2
3 foreach (var row in new Permutation (things.Count,2).GetRows())
4 {
5 foreach (var mix in Permutation.Permute (row, things))
6 Console.Write ("{0} ", mix);
7 Console.WriteLine ();
8 }
結果如下:
1 apple bench
2 apple chair
3 bench apple
4 bench chair
5 chair apple
6 chair bench
當然其他對象也類似,大家可以依次類推。
4.進階—擷取任意Rank位置的組合
這個類也提供了Rank功能,也是需要擷取指定位置的排列,為了群組合的對比,我們采用了幾乎一樣的代碼,但參數不一樣,看代碼和結果就知道了:
1 //初始化一個排列,從4個數中,選擇2個的所有排列中,取位置2的排列(從0開始)
2 var pn = new Permutation (choices:4, picks:2, rank:2);
3
4 Console.WriteLine ("{0} n={1}, k={2}, rank={3}\n", pn, pn.Choices, pn.Picks, pn.Rank);
5
6 //設定Rank為-1,預設取最後一個位置的排列
7 pn.Rank = -1;
8 string text = pn.ToString() + " n=" + pn.Choices + ", k=" + pn.Picks + ", last=" + pn.Rank;
9 Console.WriteLine (text);
10
11 //将目前Rank+1,的排列
12 pn.Rank = pn.Rank + 1;
13 Console.WriteLine ("\n{0} n={1}, k={2}, rank={3}", pn, pn.Choices, pn.Picks, pn.Rank);
1 { 0, 3 } n=4, k=2, rank=2
2
3 { 3, 2 } n=4, k=2, last=11
4
5 { 0, 1 } n=4, k=2, rank=0
5.資源
資源參考前一篇文章的資源,幾乎一樣:開源.NET排列組合元件KwCombinatorics使用(一)——組合生成類
如果本文資源或者顯示有問題,請參考 本文原文位址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4261451.html
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