Hier is een overzicht van hoe je `itertools.permutations` efficiënt kunt gebruiken, en waarom `np.random.permutation` niet geschikt is voor het genereren van alle permutaties:

1. `itertools.permutations` gebruiken (de aanbevolen aanpak)

```python

itertools importeren

def all_permutations(input_list):

"""

Genereert alle mogelijke permutaties van een lijst.

Argumenten:

input_list:De lijst waarvoor permutaties moeten worden gegenereerd.

Retouren:

Een generator die tupels oplevert, waarbij elke tupel een permutatie is.

"""

retourneer itertools.permutations(input_list)

Voorbeeld gebruik:

mijn_lijst =[1, 2, 3]

permutaties =alle_permutaties(mijn_lijst)

voor permanent in permutaties:

print(perm) # Drukt elke permutatie af als een tupel.

Uitvoer:

(1, 2, 3)

(1, 3, 2)

(2, 1, 3)

(2, 3, 1)

(3, 1, 2)

(3, 2, 1)

Om elke permutatie naar een lijst te converteren, gebruik je:

mijn_lijst =[1, 2, 3]

permutaties =alle_permutaties(mijn_lijst)

voor permanent in permutaties:

print(list(perm)) # Drukt elke permutatie af als een lijst

Uitvoer:

[1, 2, 3]

[1, 3, 2]

[2, 1, 3]

[2, 3, 1]

[3, 1, 2]

[3, 2, 1]

Om alle permutaties als een lijst met lijsten te krijgen:

mijn_lijst =[1, 2, 3]

permutaties =list(all_permutations(my_list)) # Converteer de generator naar een lijst

list_of_lists =[list(perm) voor perm in permutaties] # converteer tupel naar lijst

print(lijst_van_lijsten)

Uitvoer:

[[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]

```

Uitleg:

* `itertools.permutations(input_list)`: Dit is de kern van de oplossing. Het retourneert een *iterator* (in het bijzonder een `permutaties`-object). Een iterator is geheugenefficiënt omdat hij op verzoek permutaties één voor één genereert, in plaats van ze allemaal tegelijk in het geheugen te creëren. Dit is van cruciaal belang voor langere lijsten waar het aantal permutaties extreem groot kan worden (n! groeit zeer snel).

* Generator: Het gebruik van een generator (de iterator) is belangrijk voor de efficiëntie. Als u de generator vooraf naar een lijst converteert (bijvoorbeeld `list(itertools.permutations(input_list))`), genereert u onmiddellijk *alle* permutaties, wat kan leiden tot geheugenproblemen voor grotere invoerlijsten. Verwerk de permutaties één voor één met behulp van een `for`-lus.

* `tupel` uitvoer: `itertools.permutations` retourneert elke permutatie als een `tupel`. Als je de uitvoer als `list` nodig hebt, kun je de tuple converteren met `list(perm)`.

* Efficiëntie: `itertools.permutations` is geïmplementeerd in C en is sterk geoptimaliseerd voor deze taak. Het is de meest efficiënte manier om permutaties in Python te genereren.

2. Waarom `np.random.permutation` ongeschikt is

`np.random.permutation` is ontworpen voor het genereren van *willekeurige* permutaties, niet allemaal. Dit is de reden waarom het niet correct werkt voor het beoogde doel:

* Willekeurigheid: Elke keer dat u het aanroept, genereert het een enkele willekeurige permutatie.

* Geen garantie voor alle permutaties: Om *alle* permutaties met `np.random.permutation` te krijgen, zou je het herhaaldelijk moeten aanroepen totdat je alle n hebt gezien! mogelijkheden. Er is geen manier om te weten wanneer je alle permutaties hebt uitgeput zonder de permutaties bij te houden die je al hebt gezien, wat uiterst complex en inefficiënt wordt. Er is geen garantie dat u op deze manier ooit alle mogelijke permutaties zult genereren.

* Inefficiënte herhaling: Je zou veel dubbele permutaties genereren voordat je ze uiteindelijk (misschien nooit) allemaal zou zien.

Onjuiste (en inefficiënte) poging om `np.random.permutation` te gebruiken (alleen ter illustratie - NIET GEBRUIKEN):

```python

importeer numpy als np

def poging_alle_permutaties_met_numpy(invoerlijst):

"""

GEBRUIK DIT NIET! Het is een onjuiste en inefficiënte poging

om alle permutaties te genereren met behulp van np.random.permutation.

"""

gezien_permutaties =set()

all_perms =[]

n =len(invoerlijst)

factorial_n =np.math.factorial(n) # Dit kan overlopen!

terwijl len(gezien_permutaties) perm =tuple(np.random.permutation(input_list)) # Converteren naar tuple voor set

als permanent niet in gezien_permutaties:

gezien_permutaties.add(permanent)

all_perms.append(lijst(perm))

retourneer alle_perms

GEBRUIK DIT VOORBEELD NIET! Het is alleen bedoeld om aan te tonen waarom het onjuist is.

mijn_lijst =[1, 2, 3]

permutations =try_all_permutations_with_numpy(my_list) # Hangt mogelijk vast of gebruikt overmatig veel geheugen.

print(permutaties)

```

Problemen met de NumPy-poging:

* Geheugenproblemen: De set 'seen_permutations' zou snel uitgroeien tot een enorme omvang, waardoor mogelijk het beschikbare geheugen zou worden overschreden, vooral voor iets grotere lijsten.

* Efficiëntie: De lusvoorwaarde `len(seen_permutations) * Onjuistheid: Het is mogelijk (hoewel statistisch onwaarschijnlijk) dat de lus voortijdig of nooit wordt beëindigd vanwege de willekeurige aard van het genereren van permutaties.

* Tupelconversie: Het converteren van NumPy-arrays naar tupels en terug naar lijsten is een overhead die `itertools` vermijdt.

Samengevat:

Voor het genereren van alle mogelijke permutaties van een lijst in Python, gebruik altijd `itertools.permutations` . Het is de juiste, meest efficiënte en Pythonische manier om dit probleem op te lossen. Vermijd het gebruik van `np.random.permutation` voor dit doel, omdat dit voor een andere taak is ontworpen en tot onjuiste en inefficiënte code zal leiden.