我被要求找到这个问题的2个近似解决方案：
您正在咨询收到大量电子商务网站的信息 每天都有访客。对于每个访问者我，其中我{1，2 ..... n}，该网站 已分配值v [i]，表示可以预期的收入 从这个客户那里获得。
每个访问者我都会看到一个可能的广告A1，A2 ......就像他们一样 进入网站。该网站希望为每位客户选择一个广告 总体而言，每个广告都是由一组相当大的客户看到的 总重量。
因此，如果为每位客户选择一个广告，我们会 将此选择的 spread 定义为最小值，超过j = 1,2 ...... m， 所有在ad Aj中展示的客户的总重量。
示例：假设有六个客户的值为3,4,12,2,4,6和 有m = 3个广告。然后，在这种情况下，人们可以实现传播 9通过向客户1,2和4显示广告A1，向客户3显示广告A2，以及向广告A3显示广告A1 客户5和6。
最终目标是为每位客户选择一个广告 最大化传播。
不幸的是，这个优化问题 是NP难（你不必证明这一点）。
因此，给出一个多项式时间算法，该算法在2倍的范围内近似最大值。
我找到的解决方案如下：
Order visitors values in descending order
Add the next visitor value (i.e. assign the visitor) to
the Ad with the current lowest total value
Repeat
这个解决方案实际上似乎总是找到最佳解决方案，或者我根本找不到反例。 你能找到吗？这是一个非polinomial解决方案，我只是看不到它？
答案 0 :(得分：1)
使用：
v = [7, 6, 5, 3, 3]
m = 2
最佳解决方案是：
A1: 6 + 3 + 3 = 12
A2: 5 + 7 = 12
您的解决方案提供：
A1: 7 + 3 + 3 = 13
A2: 6 + 5 = 11