当n很小时,我可以构造一个n长度二进制值的所有组合列表itertools.list(product([0,1],repeat = n)).

1000
0100
0110
1001
 .
 .
 .

当n很大时,如何在不首先构建大量组合列表的情况下随机选择上面列表的子集？

假设当n = 30时,我想随机挑选100万个无需替换的组合(总共2 ^ 30个组合)

我查看了itertools http://docs.python.org/2/library/itertools.html#recipes的扩展函数

def random_product(*args, **kwds):
    "Random selection from itertools.product(*args, **kwds)"
    pools = map(tuple, args) * kwds.get('repeat', 1)
    return tuple(random.choice(pool) for pool in pools)

但它一次只返回一次.在获得100万个独特组合之前,我应该循环使用此功能吗？或者有更好的方法.谢谢！

解决方法:

你可以用另一种方式思考这个问题.基本上你只需要0到2 ^ 30之间的100万个随机值.

import random

num_selections = 1000000
range = 2 ** 30

def make_set(n, max):
  result = set()
  while(len(result) < n):
    rand = bin(random.randrange(max)) # converting to binary
    result.add(rand)
  return result

s = make_set(num_selections, range)

这在我的机器上运行大约2秒钟.如果n大致等于max,则该方法效率不高.但1000000 /(2 ^ 30)〜= 0.000931,所以它工作正常.

编辑：

@ user2285236的解决方案更简洁：

import random
random_group = random.sample(range(2**30), 10**6)
random_group = [bin(x) for x in random_group] # convert all to binary