回答編集履歴
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ジェネレータ例追加
answer
CHANGED
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@@ -1,3 +1,15 @@
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1
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+
itertools.product同様にジェネレータにすればメモリ使用量は減ります。
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+
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3
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+
```
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+
def bit_pattern(n):
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5
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+
for i in range(2**n):
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6
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+
yield [(i >> b) & 1 for b in range(n - 1, -1, -1)]
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+
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8
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+
M = 10
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9
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+
for bit in bit_pattern(M):
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10
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+
print(bit)
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+
```
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+
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処理内容によっては、バイナリのままrangeにしておいて、必要なときに2進配列化する手もあるのでは？
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itertool.product で処理した方が高速ですけど。
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@@ -5,7 +17,7 @@
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>>> M = 10
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>>> pattern = range(1<<M)
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>>> def to_array(b, n):
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-
... return [(
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+
... return [(i >> b) & 1 for b in range(n - 1, -1, -1)]
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...
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10
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>>> print(to_array(pattern[5], M))
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23
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[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1]
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5
例変更
answer
CHANGED
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@@ -3,11 +3,11 @@
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3
3
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4
4
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```
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5
5
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>>> M = 10
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-
>>> pattern = range(
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+
>>> pattern = range(1<<M)
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-
>>>
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7
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+
>>> def to_array(b, n):
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+
... return [(b >> (i - 1)) & 1 for i in range(n, 0, -1)]
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+
...
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-
>>> print(
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10
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+
>>> print(to_array(pattern[5], M))
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-
0000000101
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10
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-
>>> print([*map(int, formatter(pattern[5]))])
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11
11
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[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1]
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12
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```
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13
13
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4
補足追加
answer
CHANGED
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@@ -1,4 +1,5 @@
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処理内容によっては、バイナリのままrangeにしておいて、必要なときに2進配列化する手もあるのでは？
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+
itertool.product で処理した方が高速ですけど。
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```
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>>> M = 10
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出力追加
answer
CHANGED
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@@ -18,6 +18,8 @@
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18
18
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... print(f"{i:0{M}b}")
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19
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...
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20
20
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0000000000
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+
0000000001
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21
22
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...
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+
1111111110
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22
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1111111111
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```
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2
使用例追加
answer
CHANGED
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@@ -8,4 +8,16 @@
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8
8
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0000000101
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9
9
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>>> print([*map(int, formatter(pattern[5]))])
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10
10
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[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1]
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+
```
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+
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+
とか
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+
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+
```
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+
>>> M = 10
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+
>>> for i in range(2**M):
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+
... print(f"{i:0{M}b}")
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+
...
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20
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+
0000000000
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+
...
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22
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+
1111111111
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11
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```
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1
別案
answer
CHANGED
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@@ -1,4 +1,4 @@
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バイナリのままrangeにしておいて、必要なときに2進配列化する手もあるのでは？
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処理内容によっては、バイナリのままrangeにしておいて、必要なときに2進配列化する手もあるのでは？
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2
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3
3
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```
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4
4
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>>> M = 10
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