求解， python3，当数据大的时候，怎么列出全部排序可能？

[996bujiaban]

有 999 个数，[000,001,002,...,999]
每 2 个组合成一对，
如
('000', '001')
('000', '002')
('000', '003')
('001', '002')
('001', '003')
('002', '003')
.............
当 2 个一组时，有 498501 种组合，显示打印出来耗费：3.6621711 秒
当 3 个一组时，有 165668499 种组合，显示打印出来耗费：20.6741886 秒
.............

请问当 400 个一组时，有多少种组合？怎么在 10 秒完成？

我需要对每组数据进行统计编号，
如
1：('000', '001')
2：('000', '002')
3：('000', '003')
这岂不是非常占用内存空间？有什么更快速，更优雅的写法吗

import itertools
import time


z=[]
for i in range(0,999):
    if i<10:
        i = '00'+str(i)
    elif 10<=i and i<100:
        i ='0'+str(i)
    else:
        i=str(i)
    z.append(str(i))
# 计时开始
start = time.perf_counter()


# 排序全部组合
z2 =(itertools.combinations((z), 3))
end = time.perf_counter()
print('排序组合耗费：',end-start)

c=0
for i in z2:
    c+=1
print('组合数：',c)

# 计时结束
end = time.perf_counter()
print('一共耗费：',end-start)

[clockwise9]

int64 肯定不够了，https://www.calculatorsoup.com/calculators/discretemathematics/combinations.php

[IgniteWhite]

numpy 更好些？回答不来
不过[000, 001, ... , 999]应该是 1000 个数，应该写成 range(0, 1000)或者 range(1000)

[aijam]

400 个一组有 C(999, 400)种组合，10 的几百次方，比宇宙所有原子总数还多。。。

[raysonx]

000-999 是 1000 个数。。。

[xuanbg]

申请超算

[IgniteWhite]

@aijam 楼主实际上一共有 1000 个数，用一楼的链接算出来 C(1000, 400) = 496527238625422886115073562889623132621341353659827604662932184012645905732096457382164964136575507417172339042089778751904887857092411910579077412408539948204974129778390437393954251676800524680653478266662364352619244180931154020701111982328000776980305955525649501369943202079996789539150

[0ZXYDDu796nVCFxq]

4.965272386 E+290 种组合
你需要重新学下高中数学

[popil1987]

python itertools combinations
pandas combine
都是这个功能，肯定比 for 循环要快

[Vegetable]

首先这个是可以通过数学计算的，不要这么穷举。

其次如果你有什么特别的需求要列出所有的组合，那你说这个数量级，建议你还是立刻冬眠等待人类走过几次科技革命好一点。

[necomancer]

这种情况是做一个生成器，itertools，pandas 之类的都是这么干的，然后每次操作是从生成器里取出下一个

[necomancer]

不会先全放在内存里再做什么操作。

[DCELL]

1.如果只是输出一共多少种可能，应该是有公式的
2.如果要输出全部组合，一般都是用回溯算法

[no1xsyzy]

C(1000, 400) > 4e290
10 秒内打印，也就是说每秒打印 >4e289 种可能性。
要区分这 >4e290 种可能性，需要 > log_2 4e290 > 962 bit > 120 bytes
也就是说每秒需要传输 > 4e289*120 B > 4e291 B 的数据

作为比较：yes | pv > /dev/null
采用目前输出速率最高的 GNU yes，2.92GiB/s 即每秒输出 3.135e9 B
中间差了 282 个数量级。

——

@necomancer 让咱们再假定你流式进行处理，每个操作只需要占用一个 CPU 周期，并且你的 CPU 有 64 核，且所有核心超频到 10GHz
4e290 / 64 / 10e9 > 6e278 秒 > 1e271 年
好吧，再让我们用上 GPU 加速每个操作可以用一个 CUDA 核心的一个时钟周期完成，一块 RTX 3090 按照 10496 CUDA 核心，假设超频到 3GHz，需要花费
4e290 / 10496 / 3e9 > 1e277 秒 > 3e269 年
这个数据量太离谱，itertools 也根本没得作用。

——

如果要把 C(1000, 400) 量级的数据在 10 秒内输出，不要说比特币 51% 攻击了，99% 攻击都能发动了。
直接把链算到底，连计算难度都来不及变更，变更了也没用；这 CPU 比当今所有的 GPU 都快几百个数量级。
比特币暴跌，然后我能买到显卡了。

[no1xsyzy]

再脑洞下

处理大量信息时，根据 Landauer's principle，必然产生热量，随便地瞎估一下，应远大于
2.805zJ*4e290 相当于 2.682×10^260 吨 TNT 当量
你这不是 CPU，这是 1e250 吨的质量弹

[ch2]

你想计算的是一个天文数字

[ZRS]

我想说的楼上老哥们都说完了

[lizytalk]

高中排列组合？

[NeezerGu]

@no1xsyzy
那么能毁灭地球多少次咧？

[0ZXYDDu796nVCFxq]

@NeezerGu 2.682e260 吨 大约等于 2.09707e222 个银河系重量
等于 4.490958e238 个地球重量

[yucongo]

import more_itertools as mit
%time mit.ilen(itertools.combinations([f'{i:02}' for i in range(0, 999)], 400))

内存并不是问题，时间是个问题，直到天荒地老也不会完结……

当然，上面已经有大佬说了可以用 C(999, 400)

[julyclyde]

我觉得关键是你不应该先把它括起来然后再循环