我一直在学习python，这是我对NP完全问题（例如子集产品）的爱好和经验研究。我有算法，但是并没有按照我打算的方式进行。
我想做的是一旦itertools到达输入变量combinations的子集，就停止它。这会稍微加快代码的速度。该代码处于抛光阶段，因此没有必要的列表target
这是循环。
res_2 = [];
for i in range(1, len(s)+1):
var = (findsubsets(s, i))
kk = list(map(numpy.prod, var))
res_2.append(kk)
if target in kk:
print('yes')
print(var)
break
这是我不需要的输出。请注意，脚本不会在（4，4）处停止。一旦目标被“击中”，继续检查所有组合是浪费资源。
Enter numbers WITH SPACES: 4 4 3 12
enter target integer:
16
yes
[(4, 4), (4, 3), (4, 12), (4, 3), (4, 12), (3, 12)]
kk
[16, 12, 48, 12, 48, 36]
我的预期输出是在第一个“命中”处停止在（4，4）。对于其他任何子集，例如（1,2,3）或（1,2,3 ---任意长度），也是如此。我希望脚本继续执行直到找到匹配为止。一旦找到命中，它将停止，因为这将提高算法的速度。
完整脚本如下
# Naive Subset-Product solver
# with python's itertools
import itertools
import numpy
s = list(map(int, input('Enter numbers WITH SPACES: ').split(' ')))
print('enter target integer: ')
target = int(input())
if s.count(target) > 0:
print('yes')
quit()
if target > numpy.prod(s):
print('sorry cant be bigger than total product of s')
quit()
def findsubsets(s, n):
return list(itertools.combinations(s, n))
# Driver Code
n = len(s)
# This code snippet is a for loop. It also is intended to cut down execution
# time once it finds the target integer. (instead of creating all combinations)
res_2 = [];
for i in range(1, len(s)+1):
var = (findsubsets(s, i))
kk = list(map(numpy.prod, var))
res_2.append(kk)
if target in kk:
print('yes')
print(var)
break
题
如何使它起作用以提高算法速度？哪些pythonic技巧可以解决我的问题？有更短的方法吗？
参考方案
将itertools的combinations返回值转换为list还为时过早，尤其是当您尝试提早退出并避免过多开销时。通常有充分的理由使库函数返回迭代器而不是完全实现的列表。
这是一个建议：
def findsubsets(s, n):
return itertools.combinations(s, n)
def find_subset(target,nums):
for i in range(1,len(nums)+1):
for ss in findsubsets(nums, i):
if np.prod(ss) == target:
prodstr = '*'.join(str(num) for num in ss)
print(f"{target} = {prodstr}")
return ss
return None
find_subset(96,[1,6,2,8])
鉴于findsubsets是单行，将其作为独立功能有点疑问（我们基本上只是为combinations加上别名，而这可以用import X as Y语句完成）。无论如何，这应该尽早停止，而不要在较大的输入上占用过多的RAM。
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