在reduce函数中使用lambda函数中的math.factorial（）

我正在尝试编写一个函数来计算字符串的唯一排列数。例如，aaa将返回1和abc将返回6。
我正在写的方法是这样的：在reduce函数中使用lambda函数中的math.factorial（）

（伪代码:)

len(string)!/(A!*B!*C!*...)

其中A，B，C是每个唯一的字符的出现的次数。例如，字符串'aaa'将是3!/3! = 1，而'abc'将是3!/(1! * 1! * 1!) = 6。

到目前为止我的代码是这样的：

def permutations(n): 
    ''' 
    returns the number of UNIQUE permutations of n 
    ''' 
    from math import factorial 

    lst = [] 
    n = str(n) 
    for l in set(n): 
     lst.append(n.count(l)) 

    return factorial(len(n))/reduce(lambda x,y: factorial(x) * factorial(y), lst)

一切工作正常，除了当我试图通过仅具有一个独特的字符的字符串，即aaa - 我得到错误的答案：

>>> perm('abc') 
6 
>>> perm('aaa') 
2 
>>> perm('aaaa') 
6

现在，我可以告诉问题是运行带有阶乘1的列表中的阶乘的lambda函数。但我不知道为什么。大多数其他lambda函数工程长度为1的名单上，即使其预期两个因素：

>>> reduce(lambda x,y: x * y, [3]) 
3 
>>> reduce(lambda x,y: x + y, [3]) 
3

这一个不：

>>> reduce(lambda x,y: ord(x) + ord(y), ['a']) 
'a' 
>>> reduce(lambda x,y: ord(x) + ord(y), ['a','b']) 
195

有什么我应该做不同？我知道我可以用许多不同的方式来重写函数，以避免这种情况（例如，不使用lambda），但我正在寻找为什么这种方法不起作用。

来源

2011-09-26 HodofHod

Python的reduce函数并不总是知道默认（初始）值应该是什么。应该有一个具有初始值的版本。提供一个合理的初始值，你的reduce应该很好地工作。

此外，从意见，你应该只使用factorial在第二个参数中的拉姆达：

reduce(lambda x,y: x * factorial(y), lst, 1)

来源

2011-09-26 19:39:30

@agf和铂嗯Azure - 谢谢，这适用于大小为1的列表，但任何更大的失败。为什么？文档似乎认为应该将初始值视为列表只是一个元素的长度。 – HodofHod

你可以尝试'reduce（lambda x，y：x * factorial（y），lst，1）'。你计算的拉姆达像'（（1！* 2！）！* 3！）！ ...'。 – cHao

你确定你应该在第一个参数上使用'factorial（x）'吗？如果你想要所有阶乘的乘积，你应该使用'reduce（lambda x，y：x * factorial（y），lst，1）'。 –

首先降低工程计算结果为序列中的前两个元素，然后从那里伪递归地跟随。大小为1的列表是特例。

我会在这里使用列表理解：

prod([ factorial(val) for val in lst ])

祝你好运！

来源

2011-09-26 19:40:15 user

如果你想len(s)!/A!*B!*C!然后使用reduce()将无法正常工作，因为它会计算factorial(factorial(A)*factorial(B))*factorial(C)。换句话说，它确实需要操作是可交换的。

相反，你需要生成阶乘的列表，然后它们相乘：

import operator 
reduce(operator.mul, [factorial(x) for x in lst])

来源

2011-09-26 19:46:08

查看文档reduce()，有是所有其他元素之前放置一个可选的“初始”的说法在列表中，这样的一个元素列表的行为是一致的，例如，您ord()拉姆达你可以设置initializer构成的字符与ord()为0的：

>>> reduce(lambda x, y: ord(x) + ord(y), ['a'], chr(0)) 
97

来源

2011-09-26 19:46:50

在reduce函数中使用lambda函数中的math.factorial（）

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