找到可重复以适应最大总计值的一组值的算法答案

【问题标题】：Algorithm to find the set of values which are repeatable to fit upto a maximum Total value找到可重复以适应最大总计值的一组值的算法
【发布时间】：2018-08-16 07:24:31
【问题描述】：

我有一组价值观。（它的长度可以是动态的。有些值可以是未定义的）。这些值中的每一个都是一种攻击类型。

例如：attacks=[960,1200,1800,2120,undefined,undefined];

总价值，

例如：totalEnergy=18680;

现在我想要一个函数返回一个对象数组，例如，

例如：

[{
    attacks: [0,0,0,0,1,2],
    wastage: 128
    }, {
    attacks: [0,1,2,2,2],
    wastage: 298
    }, {
    attacks: [2,3,4],
    wastage: 593
}]

所以这里的攻击是可能的攻击组合，可以在给定的能量限制和剩余的能量浪费量内完成。因此该函数将有一个名为wastage 的参数，该参数将提及可以完成的最大浪费量。各种类型的攻击可以重复多次。但是消耗的总能量应该小于总能量。

理想情况下，高级攻击的数量是首选的，就像成本更高的攻击一样，但这取决于玩家的决定。所以我将返回所有可能的组合。玩家必须选择性价比最高的游戏。

我知道这是某种背包问题，但我尝试了多种解决方案，但没有一个能完全解决这个问题。

我通常希望此解决方案使用 javascript，但任何语言都可以用于演示目的。

更新：

这是我到目前为止所得到的，

let totalEnergy = 3400;
let attacks = [980, 1220, 1680, 1920];
let attacksPossible = attacks.map((attack, iter) => {
    return Math.floor(totalEnergy/attack);
})
// Create an array which contains a repeatitive number of attacks possible
let attacksArray = attacks.map((attack, iter) => {
    return [...Array(attacksPossible[iter])].map(() => attack)
})
// Flatten 2D array into 1D array
attacksArray = [].concat.apply([], attacksArray);

console.log('attacksPossible', attacksPossible);
console.log('attacksArray', attacksArray);

这里我得到了一个数组列表，其中包含给定总值的最大攻击组合，现在我该如何从这里开始实施背包呢？

【问题讨论】：

您尚未发布任何您尝试过的代码 - 这听起来像是要求 SO 为您编写整个脚本，这不是本网站的工作方式。请查看How to Ask
好的，我不需要完整的代码。我只需要一个关于如何解决这个问题的想法。
@CertainPerformance 好的，我已经更新了我尝试过的代码，

标签： javascript algorithm knapsack-problem

【解决方案1】：

背包在这里并不重要，因为你想要所有的选择。这更类似于将一组数字划分为总和 n 的所有方法，但您可能会浪费。方法相同，稍作修改：

let totalEnergy = 3400;
let attacks = [980, 1220, 1680, 1920];

let possibilities = [];
let current = [];

let minVal = Math.min.apply(null, attacks);
function solve (idx, left) {
  for (var i = idx; i < attacks.length;i++) {
    if (attacks[i] != undefined && attacks[i] <= left) {
      current.push(i);
      solve(i, left - attacks[i]);
      current.pop();
    }
  }
  
  if (left < minVal) {
    possibilities.push({attacks: current.slice(0), waste: left})
  } 
}

solve(0, totalEnergy);
console.log(possibilities);

【讨论】：