我需要使用装箱算法还是背包？

Question

这是问题陈述：

我有 m 个整数长度的巧克力棒和 n 个孩子 想要整数数量的巧克力。哪里总巧克力需要 孩子们小于或等于巧克力的总量 你有。您需要编写一个算法，将巧克力分发到 孩子们通过对酒吧进行最少数量的切割。

例如，对于 M = {1,3,7}，N = {1,3,4}，最少切割数为 1。

我没有任何正式的算法经验，谁能给我任何提示，告诉我应该从什么开始阅读以有效地解决这个问题？

Answer 1

这个任务可以简化为解决几个背包问题。为了解决这些问题，通常采用贪婪搜索的原理，切割的数量是搜索的标准。

算法的第一个明显步骤是检查余额。 第二步是排列巧克力棒和巧克力需求的数组，这将简化进一步的计算。这实现了贪婪搜索的原理。 第三个明显的步骤是找到并使用所有条形，它们的大小与需要相符。

下一步是找到并使用满足需求的所有条形组合。此任务需要按需求降序进行“贪婪”搜索，这将在进一步的计算中继续进行。这个标准不是最优的，但它可以形成一个基本的解决方案。

如果不是所有的孩子都收到了巧克力，那么割伤就很明显了。搜索应根据图块的递减大小进行。首先，应该检查所有可能性，一次将切割的瓷砖给两个孩子，然后一样，但如果使用一个现有的瓷砖，等等。 之后有一个明显的变体“一刀一需要”，允许形成基本变体。但如果还有计算资源，可以先用它们来计算“二缝三需”等类型的选项。

进一步优化包括返回到以下变体的步骤和计算。