有时我想通过检查数据的所有可能组合来进行精确测试，以建立一个经验分布，我可以根据该分布来测试我观察到的平均值之间的差异。为了找到可能的组合，我通常会使用 combn 函数。选择功能可以告诉我有多少种可能的组合。组合的数量很容易变得如此之大，以至于无法存储 combn 函数的结果，例如 combn(28,14) 需要 2.1 Gb 的向量。因此，我尝试编写一个对象，该对象单步执行与 combn 函数相同的逻辑，以便一次提供一个虚构的“堆栈”中的值。但是，这种方法（正如我实例化的那样）在合理的组合大小下很容易比 combn 慢 50 倍，

有没有比 combn 中使用的算法更好的算法来做这种事情？具体来说，有没有一种方法可以生成和提取第 N 个可能的组合，而无需计算所有先前的组合？