让我们说,我在List中有自定义对象的集合。每个对象的持续时间属性设置为几分钟(10分钟或15分钟或45分钟等)
我必须在3小时的列表中对它们进行分组。那就是ListA将拥有持续时间总和应该等于3小时的对象集合,依此类推。但最终名单需要/不需要坚持3个小时(可能更小或相等)
我应该使用哪种算法从列表中读取对象,并根据总持续时间3小时创建新列表。
这里的困难可能是,让我说我有5分30分钟的对象和2分45分钟的对象。在ListA中如果我在阅读时添加了5个30分钟(6 * 50 = 150)的对象,我无法添加1个45分钟的对象。因为那不会等于3个小时。我会先添加45分钟对象中的2个,接下来是30分钟对象中的3个(2 * 45 + 3 * 30 = 3小时),然后将另外2个对象放在另一个列表中。
感谢阅读。
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如果您尝试先存储大对象并使用较小的对象完成,则可以很容易。
这是我为您制作的快速代码,它运行正常:
static void Main(string[] args)
{
// data
List<Int32> listElement = new List<Int32>() { 10, 20, 10, 30, 45, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 40, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 20, 30, 10, 50, 60, 40, 60, 80, 90, 60, 80, 70, 80, 90, 90, 50 };
Int32 MaxStack = 180;
// result
List<List<Int32>> listResult = new List<List<Int32>>();
// process
foreach (Int32 element in listElement.OrderByDescending(i => i))
{
List<Int32> listToStore = listResult.Where(l => l.Sum() + element <= MaxStack).FirstOrDefault();
if (listToStore == null)
{
listToStore = new List<Int32>();
listResult.Add(listToStore);
}
listToStore.Add(element);
}
// view
foreach (List<Int32> list in listResult)
{
Console.Write("List " + (listResult.IndexOf(list) + 1) + "[total " + list.Sum() + "]: ");
foreach (Int32 element in list)
{
Console.Write(element.ToString() + " ");
}
Console.WriteLine();
}
Console.ReadKey();
}
对于该示例,它位于控制台中,具有Int32对象,但对于复杂对象则相同。
所有的事情都是从大到小阅读你的对象列表,并找到可以存储它的第一个商店列表。
结果是:
List 1[total 180]: 90 90
List 2[total 180]: 90 90
List 3[total 180]: 80 80 20
List 4[total 180]: 80 80 20
List 5[total 180]: 70 70 40
List 6[total 180]: 60 60 60
List 7[total 180]: 60 60 50 10
List 8[total 180]: 50 50 50 30
List 9[total 175]: 45 40 40 30 20
List 10[total 90]: 30 30 10 10 10
编辑:如果你想要180的列表,这是一个(快速和小巧)代码,你可以在进程和视图之间添加:
// switching element for better fill
List<List<Int32>> unfilledlist = listResult.Where(l => l.Sum() < MaxStack).ToList();
// truncate original result
unfilledlist.ForEach(l => listResult.Remove(l));
while (unfilledlist != null && unfilledlist.Count > 1)
{
List<Int32> list = unfilledlist.First();
unfilledlist.Remove(list);
foreach (Int32 element in list)
{
Int32 needed = MaxStack - list.Sum() + element;
Boolean isFound = false;
foreach (List<Int32> smallerlist in unfilledlist)
{
List<Int32> switchingList = new List<int>();
// searching how to fill what we needed
foreach (Int32 e in smallerlist.OrderByDescending(i => i))
{
if (e + switchingList.Sum() <= needed)
switchingList.Add(e);
}
// we found a possible switch
if (switchingList.Sum() == needed)
{
// moving first element
list.Remove(element);
smallerlist.Add(element);
// moving element
switchingList.ForEach(e => { smallerlist.Remove(e); list.Add(e); });
isFound = true;
break;
}
}
if (isFound)
break;
}
listResult.Add(list.OrderByDescending(i => i).ToList());
}
// completing result with lists that are not with sum 180
unfilledlist.ForEach(l => listResult.Add(l.OrderByDescending(i => i).ToList()));
我对这段代码不满意,但似乎有效
新结果:
List 1[total 180]: 90 90
List 2[total 180]: 90 90
List 3[total 180]: 80 80 20
List 4[total 180]: 80 80 20
List 5[total 180]: 70 70 40
List 6[total 180]: 60 60 60
List 7[total 180]: 60 60 50 10
List 8[total 180]: 50 50 50 30
List 9[total 180]: 40 40 30 30 20 10 10
List 10[total 85]: 45 30 10