如何处理更复杂取代基的组合？

处理更复杂取代基的组合通常涉及到构建和搜索更大的分子空间。当涉及到多个不同的取代基，如卤素、醇、胺等，你可以采取以下策略：

1. **构建大库**:
创建一个包含所有可能取代基的化合物库，每个取代基作为一个单独的Mol对象。可以手动编写这部分代码，或者从外部数据源（如化学数据库）获取。

2. **迭代生成**:
使用递归或循环的方法，将苯环的每一个碳原子替换为库中的所有可能取代基，形成一个新的分子。这一步可能会涉及大量计算，所以可能需要适当的数据结构和算法优化。

3. **子结构匹配**:
利用`rdkit`的`MatchSubstructure`或`HasSubstructMatch`功能，检查新生成的分子是否与目标化合物的结构相匹配。对于每个新的分子，你需要判断它是否是你想要的特定同分异构体。

4. **去重和计数**:
对所有的候选分子进行去重，避免重复计算相同的结构。使用类似哈希集合（set）的方式存储已计算过的分子，以提高效率。

5. **记录结果**:
记录每种组合下对应同分异构体的数量。

# 示例中的部分代码可能会像这样扩展：
for benzene_carbon in benzene.GetAtoms():
    for substituent_mol in complex_substituents:
        # ...其他替换操作...
        if not any(matched for matched in existing_mols if benzene_carbon.HasSubstructMatch(matched)):
            new_mol = ... # 替换后的分子
            existing_mols.add(new_mol)  # 去重

记得，随着取代基的复杂性和数量增加，这种方法的计算量会迅速增长，可能需要利用并行计算或者分布式计算框架来加速。