如何压缩Python中重复嵌套的FOR循环？

阿华AIGC实验室

2026-4-29

简化多层嵌套循环的实用技巧

嘿，作为编程新手能写出这样完整的代码已经超棒啦！你遇到的多层重复嵌套循环问题，其实Python已经给我们准备了很方便的工具来解决，不用手动写7层for循环，代码结构会清爽很多，我来给你详细讲讲～

核心思路：用笛卡尔积替代嵌套循环

你写的7层循环本质上是在求7个列表中各取一个元素的所有可能组合，然后对每个组合计算平方和模y的值。这种“多列表所有组合”的需求，正好可以用Python标准库中的itertools.product来实现——它会帮你自动生成所有组合，完全替代手动嵌套的循环。

具体步骤拆解

先提取需要组合的子列表
首先把你原来循环里的inp[0][1:inp[0][0]+1]、inp[1][1:inp[1][0]+1]...这些子列表统一收集起来，用列表推导式就能轻松搞定：
```
lists_to_combine = [item[1:item[0]+1] for item in inp]
```
这样lists_to_combine就是包含7个待组合列表的大列表，不管后续需要组合的列表数量是多少，这行代码都不用改。
用itertools.product生成所有组合
导入itertools模块后，调用product(*lists_to_combine)就能得到所有元素的组合（每个组合是一个元组，比如(a,b,c,d,e,f,g)）。然后我们就可以遍历这些组合，计算对应的结果：
```
import itertools

# 直接计算所有组合的结果并取最大值，甚至不用额外存列表
max_result = max(
    sum(num**2 for num in combo) % y
    for combo in itertools.product(*lists_to_combine)
)
```
这里用了生成器表达式直接计算最大值，比先把所有结果存到列表再取max更节省内存，效率也更高。

修改后的完整代码

把这些逻辑整合到你的代码里，最终版本是这样的：

import itertools

x, y = map(int, input().split())
inp = []
for _ in range(x):
    inp.append(list(map(int, input().split())))

# 补充占位值到7个元素
while len(inp) < 7:
    inp.append([1, 0])

# 提取所有待组合的子列表
lists_to_combine = [item[1:item[0]+1] for item in inp]

# 计算所有组合的结果并输出最大值
max_result = max(sum(num**2 for num in combo) % y for combo in itertools.product(*lists_to_combine))
print(max_result)