Question

我有一个ex：[1, 10, 10]元素列表，它代表了我对每种类型的产品数量。用户希望购买各种类型的10种产品，相同。因此，结果列表将为[1, 5, 4]或[1, 4, 5]。我做了一段时间和for循环，迭代列表中的所有元素，如果我没有达到最大数量，增加计数器，直到我得到10个产品，或者所有股票都是空的。

但是在数据非常庞大的情况下我遇到了一些性能问题，我需要在多个位置应用它。

我的问题是，如果我能用数学方程或更好的算法来做到这一点。对于数学方程，我提取了要解决的数据，但我有太多未知变量：

21/x = a
21/y = b
21/z = c
a + b + c = 10

其中21是所有产品的总和，10是用户需要的产品数量。

Answer 1

O（n）解（具有O（n log（n））排序）：

amounts = [1, 10, 10]
left_to_buy = 12

sorted_amounts = list(sorted([amount, index] for index, amount in enumerate(amounts)))

for idx, (amount, _) in enumerate(sorted_amounts):
    buy = min(left_to_buy//(len(amounts)-idx), amount)
    sorted_amounts[idx][0] -= buy
    left_to_buy -= buy

final_amounts = [a for a, i in sorted(sorted_amounts, key = lambda t: t[1])]
bought = [amount - final_amounts[i] for i, amount in enumerate(amounts)]

print(final_amounts, bought)
#[0, 5, 4] [1, 5, 6]

我们首先对可用项目列表进行排序（我们将它们的索引保存在元组中，以便在最后将列表恢复为原始顺序）。

然后，我们从每个项目中删除剩余购买的份额，或者如果我们没有足够的份额，则将其全部删除。

最后，我们按原始顺序放回了列表

编辑：我错过了你的列表已经排序的事实......在这种情况下，它变得更短：

amounts = [1, 10, 10]
left_to_buy = 12

res = [] 

for idx, amount in enumerate(amounts): 
    buy = min(left_to_buy//(len(amounts)-idx), amount) 
    left_to_buy -= buy 
    res.append(buy) 

print(res) 
# [1, 5, 6]

以相同的方式，算法或数学方程从列表中获取元素

1 个答案: