Question

想象一下，你有一个 N 号码列表。您还有“目标”号码。你想找到总和在一起的Z数的组合接近目标。

示例：

Target = 3.085

List = [0.87, 1.24, 2.17, 1.89]

输出：

[0.87, 2.17] = 3.04 (0.045 offset)

在上面的示例中，您将得到组[0.87,2.17]，因为它与目标的偏移量最小为0.045。它是2个数字的列表，但可能或多或少。

我的问题是解决此问题的最佳方式/算法（最快）是什么？我正在考虑一种递归方法，但还不确定如何。你对这个问题有什么看法？

Answer 1

这是knapsack problem。要解决它，您将执行以下操作：

def knap(numbers,target):
    values = Set()
    values.add(0)
    for v in values:
        for n in numbers:
            if v+n<(2*target):  # this is optional..
                 values.add(v+n); 

    for v in values:
        # find the closest item to your target

基本上，您正在构建所有可能的数字总和。如果您有整数值，则可以使用数组而不是集合来更快地实现这一点。

Answer 2

直观地说，我会从排序列表开始。（使用您最喜欢的算法。）然后找到小于目标的最大元素的索引。从那里，选择小于目标的最大元素，并将其与最小元素组合。这可能是你的基线偏移量。如果是负偏移，您可以继续使用更大的数字来寻找组合;如果是正偏移量，您可以继续使用较小的数字来寻找组合。此时递归可能是合适的。

当然，这还没有满足对'Z'数字的需求，但它是朝着正确方向迈出的一步，可以推广。

当然，根据问题的大小，“最快”的方式可能是划分可能的组合，将它们分配给一组机器，并让每个机器对其子集进行暴力计算。取决于如何表达问题。：）

找到接近X的数字组合

2 个答案: