繰り返しなしでn行n列の行列のすべての組み合わせを見つけようとしています。
たとえば、次のようなマトリックスがあります。
A = [321 319 322; ...
320 180 130; ...
299 100 310];
次の結果が必要です。
(321180310)
(321130100
) (319320310)(
319139299)
( 322320100)(
322180299)
を使用してみndgridましたが、行または列が2回使用されます。
繰り返しなしでn行n列の行列のすべての組み合わせを見つけようとしています。
たとえば、次のようなマトリックスがあります。
A = [321 319 322; ...
320 180 130; ...
299 100 310];
次の結果が必要です。
(321180310)
(321130100
) (319320310)(
319139299)
( 322320100)(
322180299)
を使用してみndgridましたが、行または列が2回使用されます。
と を使用したより単純な (ネイティブ) ソリューションを次に示しpermsますmeshgrid。
N = size(A, 1);
X = perms(1:N); % # Permuations of column indices
Y = meshgrid(1:N, 1:factorial(N)); % # Row indices
idx = (X - 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing
C = A(idx) % # Extract combinations
結果は行列で、各行には要素の異なる組み合わせが含まれます。
C =
321 180 310
319 320 310
321 130 100
319 130 299
322 320 100
322 180 299
このソリューションは、次のように短縮することもできます。
C = A((perms(1:N) - 1) * N + meshgrid(1:N, 1:factorial(N)))
ALLCOMBあなたの質問の鍵です
たとえば、私は MATLAB マシンの前にいないので、Web からサンプルを取得しました。
x = allcomb([1 3 5],[-3 8],[],[0 1]) ;
ans
1 -3 0
1 -3 1
1 8 0
...
5 -3 1
5 8 0
5 8 1
perms次のように列を並べ替えるために使用できます。
% A is given m x n matrix
row = 1:size( A, 1 );
col = perms( 1:size( A, 2 ) );
B = zeros( size( col, 1 ), length( row )); % Allocate memory for storage
% Simple for-loop (this should be vectorized)
% for c = 1:size( B, 2 )
% for r = 1:size( B, 1 )
% B( r, c ) = A( row( c ), col( r, c ));
% end
% end
% Simple for-loop (further vectorization possible)
r = 1:size( B, 1 );
for c = 1:size( B, 2 )
B( r, c ) = A( row( c ), col( r, c ));
end