题目描述
类似N SUM的问题,想法来源于工作中遇到的一个小任务,抽象出来的:
有m个商品,给出每个商品单价P1,P2,P3,...,Pm
现在有n个订单,每个订单的总额为S1,S2,S3,...,Sn(P<S)
现要求为每个订单总额Sn匹配尽可能多的产品价格*数量组合,始得等式左右两边尽可能接近:
Sn=P1数量+p2数量+...
解决思路
用python实现解决
类似N SUM的问题,想法来源于工作中遇到的一个小任务,抽象出来的:
有m个商品,给出每个商品单价P1,P2,P3,...,Pm
现在有n个订单,每个订单的总额为S1,S2,S3,...,Sn(P<S)
现要求为每个订单总额Sn匹配尽可能多的产品价格*数量组合,始得等式左右两边尽可能接近:
Sn=P1数量+p2数量+...
用python实现解决
一个经典的QAP问题,实现的方法有很多种,针对具体数据的不同可以有不同优化的方式。
如果实现一个通用版本,可以采用线性规划的方法求解。
Python 可以通过 cvxpy
实现
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这不就是背包问题吗