我有一个问题，我需要在一定数量的收件人之间分配多个（几千个）数量，这样每个数量必须分成整数并使用相同的比例。 我需要找到一个能够可靠而有效地实现这一目标的算法（不是我们所有人？:-)）
这是为了解决金融市场（证券交易所订单）中的一个问题，即订单可能会获得数千个“填充”，并且在一天结束时必须分配给少数客户，同时保持订单的平均价格。这是一个例子：
总订单数量37300
联交所填写的数量
执行1. 16700股，价格为75.84
执行2. 5400股，价格为75.85
执行3. 4900股，价格为75.86
执行4. 10300股，价格为75.87
共计37300股平均价格=（16700 * 75.84 + 5400 * 75.85 + 4900 * 75.86 + 10300 * 75.87）/ 37300 = 75.85235925
假设我需要在3个客户端之间拆分这些数量，以便：
客户1：15000股
Client2：10000股
客户3：12300股
每个执行都必须单独拆分（我不能只按每个客户要求的数量定价平均价格）
我的第一个想法是按比例分配：
客户1获得15000/37300 = 0.402144772
客户2获得10000/37300 = 0.268096515
客户3获得12300/37300 = 0.329758713
哪会导致
Client1 - 15000 Client2 - 10000 Client3 - 12300 比率：0.402144772比率：0.268096515比率：0.329758713
Splits（抱歉格式化 - 这是我在Post编辑器中可以做的最好的事情）
+-------------+-------------+-------------+
| Client 1 | Client 2 | Client 3 |
+-------------+-------------+-------------+
| 6715.817694 | 4477.211796 | 5506.970509 |
| 2171.581769 | 1447.72118 | 1780.697051 |
| 1970.509383 | 1313.672922 | 1615.817694 |
| 4142.091153 | 2761.394102 | 3396.514745 |
+-------------+-------------+-------------+
| Totals: | | |
| 15000 | 10000 | 12300 |
+-------------+-------------+-------------+
这个问题是我不能将小数量分配给客户，所以我需要一个智能算法来调整数量，使得这些分裂的小数部分为0.我明白在许多场景中这可能是不可能的这个要求可以放松一点，以便某个客户获得更多（或更少）。
有人知道我可以用作此问题的起点的算法吗？
答案 0 :(得分：1)
你可以舍入所有数字（比率[n] * totalQuantity）除了最后一个（可能是最小的）最后一个必须是totalQuantity - 其他的总和。这将为您提供整数，同时具有接近您选择的比率的正确总数。
答案 1 :(得分：0)
尝试从不同的角度来看待这个问题。您已经知道每个客户端获得了多少份额。您想要计算每个人必须支付的公平总金额，并且这样做而不会舍入错误。
因此，您希望此总计美元金额没有舍入问题，即精确到0.01。
然后可以使用美元金额计算价格并显示为所需的精确度。
相反（计算价格，然后得出金额）将始终产生与美元金额的四舍五入问题。
假设价格是每100个单位，这是实现此目的的一种方法：
计算订单总金额（16,700 * 75.84 / 100 + 5,400 * 75.85 / 100 + 4,900 * 75.86 / 100 + 10,300 * 75.87 / 100）= $ 28,292.93
根据订购的比例数量/填充数量，分配除1以外的所有客户：
客户2 = $ 28,292.93 / 37,300 * 10,000 = $ 7,585,24 价格= 7,585,24 / 10,000 * 100 = 75.8524。
客户3 = $ 28,292.93 / 37,300 * 12,300 = $ 9,329.84 价格= $ 9,329.84 / 12,300 * 100 = 75.85235772
$ 28,292.93 - （$ 7,585,24 + $ 9,329.84）= $ 11,377.85。 价格= $ 11,377.85 / 15,000 * 100 = 75.85233333
在这里，我随意挑选了客户端1，数量最多的客户端1作为余数计算的对象。