Question

不确定这是否是正确的地方，但我有一个与算法相关的问题，我不能想到一个有效的算法。所以想到分享我的问题陈述.. :) 为了简化我想要解释的内容，让我创建一个假设的例子。

假设，我有一个列表，其中包含一个包含两件事的对象..

lets say product id and price

现在，这是一个很长的清单......像库存一样...... 除此之外，我已经定义了三个价格段......低价，中价和高价然后是k1，k2，k3，其中k1，k2和k3是比率。因此，现在的工作是，我必须从这个庞大的库存中收集产品，以便从低价格范围中获得n1种产品，来自中等价格范围的n2种产品和来自高价格范围的n3种产品......其中n1：n2： n3 == k1：k2：k3

现在，我如何有效地实现以下目标。我的目标是低价位是100美元我必须收集这个系列的20个产品.. 中间价格范围大概是500美元等等

所以我从100美元开始..然后寻找90到100之间以及100到110之间的项目假设我在区间1低（90,100）中找到5个产品，在区间1高（100,110）中找到2个产品然后，我进入下一个低间隔和下一个高间隔。我继续这样做，直到我得到这个时间间隔内的产品数量。

我该怎么做？还有一种情况，特定价格范围内的产品数量少于我需要的数量......（也许中间价格范围是105美元......）所以在这种情况下该怎么做.. 请原谅我，如果这不是正确的平台..从问题可以看出，这更像是一个辩论性问题，而不是“我得到这个错误”类型的问题。感谢

Answer 1

您可能正在寻找selection algorithm。
首先找到n1'最小元素，将其设为e1，下限列表是所有元素element <= e1。
对其他范围做同样的事情。

下界列表的伪代码：

getLowerRange(list,n):
  e <- select(list,n) 
  result <- []
  for each element in list:
     if element <= e:
         result.append(element)
  return result

注意如果有许多“相同”的项目[结果将是一个更大的列表]，此解决方案将失败，但找到这些项目并将其从结果列表中删除并不难。

请注意，选择算法为O(n)，因此此算法将消耗与列表大小相关的线性时间。

Answer 2

方法1

如果分配哪些产品属于三个价格段永远不会改变，为什么不简单地建立3个列表，一个用于每个价格段中的产品（假设这些集合是不相交的）。然后你可以随机选择这些列表（either with or without replacement - 如你所愿）。每个班级的项目数量由比率给出。

方法2

如果要预先指定产品 - 价格 - 细分 - 分配，例如，通过在函数调用中传递每个细分的相应价格值，您可能希望按价格对产品进行排序并使用二进制搜索来选择m-nearest-neighbors（例如）。可以根据比率指定参数m。如果您指定了最大距离，则可以拒绝超出所需价格范围的产品。

方法3

如果需要自主确定产品价格段分配，您可以应用所选的clustering算法，例如k-means，将产品分配到k = 3价格段。对于实际的产品选择，您可以按上述方式进行类似的操作。

Answer 3

您似乎应该尝试使用数据库解决方案，而不是使用列表。看看sqlite。默认情况下它在Python中

python：algorithm - 从mean中收集项目

3 个答案: