从for循环到矩阵计算

我有一段代码接收输入并检查输入是否符合要求。输入由 list 对象的 S .

class S:
    def __init__(self, f, t, tf, timeline):
        self.f = f
        self.t = t
        self.tf = tf
        self.timeline = timeline

为了知道对象的组合是否满足要求,我有一个函数 列表 大小 N 对象和返回 True 或 False .

input1 = [S_1, ..., S_N]

def c1(input1):
    if condition_c1_valid:
        return True
    else:
        return False

现在让我们考虑这个例子:

import itertools

possible_objects = [S(f, t, tf, timeline) for f in [...] for t in [..] ...]
inputs_to_check = list(itertools.combination_with_replacement(possible_objects, 5)

results = list()
for inp in inputs_to_check:
    if c1(inp):
         results.append(inp)

现在,我的解决方案是使用 for 上的循环 n 我每次都在检查。 代码保留符合条件的输入。

这能以矩阵的方式立即计算吗? (矢量化)

我在想这样的事:(伪代码)

Data[input, c1, ..., cN]
return where(all(c1, ..., cN) is True)

有谁能告诉我这是不是可以实现的,并能给我举一些例子吗?最后,我要检查的输入列表非常大。因此,将计算结果发送到gpu是很有意思的。我想也许这可以通过tensorflow来实现…

谢谢你的提示:)

编辑:上面的例子与现实相去甚远。我在用Nested 对于 set ,复杂度为6或7度。目前的解决方案是使用生成器进行优化,但我想进一步推动这一点。