多个数组同顺序对比得到不相同的组合,并且得到的组合与原来的所有数组都不相同,演示结果
时间: 2024-02-16 21:00:13 浏览: 18
好的,假设现在有三个数组A、B、C,它们的长度都是n。现在我们要找出所有A、B、C三个数组中,同一位置上不相同的三元组。
可以按照如下的步骤来实现:
1. 定义一个空列表result来保存符合条件的三元组。
2. 对于每个下标i,依次比较A[i]、B[i]、C[i]三个数。如果它们三个都不相同,就将这个三元组加入到result中。
3. 遍历完所有下标之后,result里面就是所有满足条件的三元组了。
下面是Python的代码实现,你可以参考一下:
```python
def find_different_triplets(A, B, C):
n = len(A)
result = []
for i in range(n):
if A[i] != B[i] and B[i] != C[i] and C[i] != A[i]:
result.append((A[i], B[i], C[i]))
return result
```
注意,这个算法的时间复杂度是O(n),因为只需要遍历一遍数组就可以了。但是空间复杂度是O(k),k是符合条件的三元组的个数,因为要将它们全部保存在result列表中。
希望这个算法可以帮助到你。
相关问题
多个数组同顺序对比得到不相同的组合,演示结果
好的,以下是一个 Python 代码示例:
```python
import itertools
# 定义多个序列数组
array1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
array2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
array3 = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
# 计算多个序列数组的笛卡尔积
product_result = list(itertools.product(array1, array2, array3))
# 计算长度为 3 的组合
n = 3
combinations_result = list(itertools.combinations(product_result, n))
# 过滤掉所有元素相同的情况
combinations_result = list(filter(lambda x: set(x[0]) != set(x[1]) != set(x[2]), combinations_result))
# 过滤掉所有元素完全相同的情况
combinations_result = list(filter(lambda x: x[0] != x[1] != x[2], combinations_result))
# 输出结果
for combination in combinations_result:
print(combination)
```
在这个示例中,我们定义了三个序列数组 `array1`、`array2` 和 `array3`,分别包含了所有可能的数字。然后使用 itertools 模块中的 product 函数计算它们的笛卡尔积,得到一个包含所有可能的三位数的元组的列表。接着使用 itertools 模块中的 combinations 函数来计算所有长度为 3 的组合。注意,这里的长度是指组合中元素的个数,而不是元素本身的长度。然后我们使用 filter 函数来过滤掉所有元素相同的情况,因为这样的组合不符合我们的要求。具体来说,我们对每个组合中的三个元素进行去重操作,如果三个元素都不同,那么这个组合就符合要求。接着我们再使用 filter 函数来过滤掉所有元素完全相同的情况,因为这样的组合也不符合我们的要求。最后输出结果。
需要注意的是,由于三个序列数组中的数字都是不重复的,所以在计算笛卡尔积和组合时,我们都不需要去重。
多个数组同顺序对比得到n位数的所有组合,并且得到的组合与原来的所有数组不相同,演示结果
好的,您可以参考以下 Python 代码来实现:
```python
import itertools
# 定义多个序列数组
array1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
array2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 计算多个序列数组的笛卡尔积
product_result = list(itertools.product(array1, array2))
# 计算长度为 n 的组合
n = 4
combinations_result = list(itertools.combinations(product_result, n))
# 过滤掉所有元素都相同的情况
combinations_result = list(filter(lambda x: len(set(itertools.chain.from_iterable(x))) == n*2, combinations_result))
# 输出结果
print(combinations_result)
```
在这个示例中,我们定义了两个序列数组 `array1` 和 `array2`,分别包含了所有可能的数字。然后使用 itertools 模块中的 product 函数计算它们的笛卡尔积,得到一个包含所有可能的两位数的元组的列表。接着使用 itertools 模块中的 combinations 函数来计算所有长度为 n 的组合。注意,这里的长度是指组合中元素的个数,而不是元素本身的长度。然后我们使用 filter 函数来过滤掉所有元素都相同的情况,因为这样的组合不符合我们的要求。具体来说,我们对每个组合中的所有元素进行展开,并使用 set 函数将它们去重,然后将它们的长度与 n*2 进行比较来判断这个组合是否符合要求。最后输出结果。
需要注意的是,由于两个序列数组中的数字都是不重复的,所以在计算笛卡尔积和组合时,我们都要将它们的长度乘以 2。另外,由于这个问题的规模很大,所以计算时间可能会比较长。如果您需要处理更大的数据集,可能需要考虑使用更高效的算法。
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