我试图解决子集求和问题（https://en.wikipedia.org/wiki/Subset_sum_problem或https://www.cs.cmu.edu/~ckingsf/class/02713-s13/lectures/lec15-subsetsum.pdf）。
但是，我有一些特殊情况。集合S由一千到一万个巨大浮点数（约10 ^ 8）组成，目标总和W也是非常巨大（约10 ^ 9）浮点数。
现在我想获得一个子集，其中元素sum与W一样接近。我想用动态编程来解决它。但是存储中等结果的表的大小太大而不能被接受。同时，内环（对于i = 1到W）也是不可接受的。
有没有有效的算法来解决这种子集问题？
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重要的是要注意，在这种情况下，大数字的作用非常小，因为双精度的极限大约是10 ^ 310（给出或采取几个数量级）。更大的问题是有2 ^ n个子集，因此任何大于30的n都太大了。在您链接的维基百科页面的末尾，有一个多项式时间近似值，这可能值得深入研究。
此外，dp解决方案需要固定数量的数值。考虑到你正在考虑浮动精度，这是不可行的。