以最有效的方式组合数字答案

【问题标题】：Combining numbers in the most efficient way以最有效的方式组合数字
【发布时间】：2019-07-18 08:31:16
【问题描述】：

我正在寻找一种将数据集与数字组合在一起的方法，以使组合的总数最小化。约束是每个组合的总和必须小于某个数字。

问题示例如下所示：

数据集：[11, 10, 19, 2, 12]

约束：组合=< 21和每个数字只能使用一次的总和。

手动可以发现最优组合是：[11, 10], [19, 2], [12]

目标：尽量减少组合数

但是，对于大型数据集，手动操作是不可能的。

我已经研究了使用、排列和线性方程组的可能性，但老实说，我真的不知道如何解决这个问题。有人可以给我一些想法吗？提前谢谢你。

【问题讨论】：

到目前为止你尝试过什么代码？有没有额外的限制？是什么让您建议的手动组合比例如更好？ [11, 10], [12, 2], [19]?顺序是否应该保持不变？子列表中是否允许超过 2 个项目？
这个问题完全可以用linear programming技术解决，但是它们的高效实现几乎是微不足道的。

标签： python python-3.x optimization combinations

【解决方案1】：

在没有进一步说明的情况下，以下算法会产生预期的输出：

def split_max(items, max_sum):
    result = []
    partial = []
    for item in items:
        if sum(partial) < max_sum:
            partial.append(item)
        else:
            result.append(partial)
            partial = [item]
    if partial:
        result.append(partial)
    return result


split_max([11, 10, 19, 2, 12], 21)
# [[11, 10], [19, 2], [12]]

（请注意，如果允许项目以不同的顺序出现，则不一定会产生最小数量的子列表）。

【讨论】：

【解决方案2】：

所有你需要itertools.combinations

>>> from itertools import combinations
>>> myList = [11,10,19,2,12]
>>> [i for i in combinations(myList, 2) if sum(i) <= 21] # first will be your iterable, second is the position here you need combination for 2 position
[(11, 10), (11, 2), (10, 2), (19, 2), (2, 12)]
>>>

【讨论】：

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