Question

我正在解决一个新问题：我列出了4个项目，每个项目属于3个人中的一个：

Item  Owner Cost
1       John    6
2       Bob     5  
3       Mary   10
4       Mary   7

将这些物品打包在一起的组合是什么，授予每个人的物品不包装在单独的盒子中。

所以我目前正在使用分区包和 listParts（）函数，例如：

library(partitions)

listParts(4)

[1] **(1,2,3,4)**
[2] (1,2,4)(3)
[3] (1,2,3)(4)
[4] **(1,3,4)(2)**
[5] **(2,3,4)(1)**
[6] (1,4)(2,3)
[7] **(1,2)(3,4)**
[8] (1,3)(2)(4)
[9] (1,4)(2)(3)
[10] (1,2)(3)(4)
[11] (1,3)(2)(4)
[12] (2,4)(1)(3)
[13] (2,3)(1)(4)
[14] **(3,4)(1)(2)**
[15] (1)(2)(3)(4)

请注意，我压缩了上面的输出。

第一个输出意味着项目1,2,3和4都被打包在一起。第二行表示1,2和4包装在一个包裹中，第3个包装在自己的包装中。

虽然上面提供了我正在寻找的组合逻辑，但我有两个问题：

您会看到粗线（1,4,5,7,14）是唯一可行的选项，因为它属于Mary的项目（第3项和第4项）被包装在一起而不是分开的约束。如何从完整输出中选择或过滤这些列表项？
对于上述第1点中提到的每5种可行组合，我如何将成本加在一起。我想我需要列表索引或其他东西，我不知道如何。例如，如果我计算排列的成本[14]（3,4）（1）（2），我需要得到包裹1的成本10 + 7 = 17（玛丽项目的成本），包裹6 2（John项目的费用）和3包裹3（Bob项目的费用）。

Answer 1

我不确定您是如何计算成本的，但我认为最简单的解决方案是首先按所有者分组，然后进行组合。

plouf <- setDT(read.table(text = "Item  Owner Cost
                          1       John    6
                          2       Bob     5  
                          3       Mary   10
                          4       Mary   7",
                          stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE))

您可以将这两种方式分组：

library(data.table)
plouf <- setDT(plouf)
reduce <- plouf[,list(Cost = sum(Cost)), by = Owner]

或

library(dplyr)
reduce <- plouf %>%
  group_by(Owner) %>%
  summarise_at(vars(Cost),funs(sum))

给你

> reduce
   Owner Cost
1:  John    6
2:   Bob    5
3:  Mary   17

然后你可以使用setpart来进行组合

plop <- setparts(3)

您将其添加到结果

reduce <- cbind(reduce,as.data.frame(as.matrix(plop)))
> reduce
   Owner Cost V1 V2 V3 V4 V5
1:  John    6  1  1  1  2  1
2:   Bob    5  1  2  1  1  2
3:  Mary   17  1  1  2  1  3

列V1-＆gt; v5为您提供组合。然后你可以得到总和

    > lapply(paste0("V",c(1:dim(plop)[2])),function(x){ reduce[,list(cost = sum(Cost)),by = x]})
[[1]]
   V1 cost
1:  1   28

[[2]]
   V2 cost
1:  1   23
2:  2    5

[[3]]
   V3 cost
1:  1   11
2:  2   17

[[4]]
   V4 cost
1:  2    6
2:  1   22

[[5]]
   V5 cost
1:  1    6
2:  2    5
3:  3   17

这里首先是同一个集合，第二个约翰和玛丽在同一个组1中，鲍勃在第二个等等。

过滤＆amp;列表的总和

1 个答案: