【问题描述】输入整数N( 1 <= N <= 10 ),生成从1~N所有整数的全排列。
【输入形式】输入整数N。
【输出形式】输出有N!行,每行都是从1~N所有整数的一个全排列,各整数之间以空格分隔。各行上的全排列不重复。输出各行遵循"小数优先"原则, 在各全排列中,较小的数尽量靠前输出。如果将每行上的输出看成一个数字,则所有输出构成升序数列。具体格式见输出样例。
【样例输入1】1
【样例输出1】1
【样例说明1】输入整数N=1,其全排列只有一种。
【样例输入2】3
【样例输出2】
1 2 3
1 3 2
2 1 3
2 3 1
3 1 2
3 2 1
【样例说明2】输入整数N=3,要求整数1、2、3的所有全排列, 共有N!=6行。且先输出1开头的所有排列数,再输出2开头的所有排列数,最后输出3开头的所有排列数。在以1开头的所有全排列中同样遵循此原则。
【样例输入3】10
【样例输出3】
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 10 9
1 2 3 4 5 6 7 9 8 10
1 2 3 4 5 6 7 9 10 8
1 2 3 4 5 6 7 10 8 9
1 2 3 4 5 6 7 10 9 8
1 2 3 4 5 6 8 7 9 10
1 2 3 4 5 6 8 7 10 9
1 2 3 4 5 6 8 9 7 10
1 2 3 4 5 6 8 9 10 7
…
【样例说明3】输入整数N=10,要求整数1、2、3、…、10的所有全排列。上例显示了输出的前10行。
【运行时限】要求每次运行时间限制在20秒之内。超出该时间则认为程序错误。提示:当N增大时,运行时间将急剧增加。在编程时要注意尽量优化算法,提高运行效率。
q = [] def perm(n ,begin , end):#使用递归进行全排列 global q#将q定义成全局变量 if begin >= end:#判断是否排序到最后一个数 q += n else: i = begin for num in range(begin , end): n[num], n[i] = n[i], n[num] perm(n, begin + 1, end) n[num], n[i] = n[i], n[num] n = int(input())#输入整数n a = [] for i in range(1, n+1):#获取1~n的列表 a.append(i) perm(a , 0 , n) b = [] temp = 1 for w in range(1 , n+1):#获得输出行数 temp *= w for j in range(0 , temp):#将perm中q所得的列表进行拆分 b.append(q[j*n:j*n+n]) ss = sorted(b)#排序 for r in ss: for c in r: print(c , end=' ') print()
补充拓展:解决Python数字全排列的问题
利用itertools模块
按住control点一下permulations方法,是一个枚举方法
import itertools array = [1,2,3,4] pailie = list(itertools.permutations(array))#要list一下,不然它只是一个对象 for x in pailie: for y in x: print(y,end=' ') print()
如果不是全排列,是按字典序输出不重复的组合方式可以用这个库的combinations
from itertools import combinations import sys a,b = map(int,input().split())# a表示组合的序列是1到几,b表示进行组合的一个是几个数 if b > a: print('-1') sys.exit() mylist = list(range(1,a+1)) for x in combinations(mylist,b):# 参数第一个是可迭代的序列,第二个是一个组合几个数 for index in x: print(index,end=' ') print()
输入5,3如图
以上这篇python——全排列数的生成方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。