用于子集总和等于或接近给定比率的随机分区的快速 Python 算法

编程问答 2022-04-24

问题描述

这个问题是我之前问题的延伸：Fast python algorithm to find all possible partitions from a list of numbers that has subset sums equal to a ratio 。我想划分一个数字列表，以便子集总和的比率等于给定值。不同之处在于我现在有一长串 200 个数字，因此枚举是不可行的。请注意，虽然列表中当然有相同的数字，但每个数字都是可区分的。

import random
lst = [random.randrange(10) for _ in range(200)]

在这种情况下，我想要一个函数来随机采样一定数量的分区，其子集总和等于或接近给定的比率。这意味着解决方案可能是次优的，但我需要算法足够快。我猜贪心算法会做。话虽如此，当然如果有一个相对较快的算法能够给出最优解就更好了。

例如，我想对 100 个分区进行采样，所有分区的子集总和比率为 4 : 3 : 3。允许重复分区，但对于这么长的列表应该不太可能。该函数应该像这样使用：

partitions = func(numbers=lst,ratios=[4,3,3],num_gen=100)

要测试解决方案，您可以执行以下操作：

from math import isclose
eps = 0.05
assert all([isclose(ratios[i] / sum(ratios),sum(x) / sum(lst),abs_tol=eps) 
            for part in partitions for i,x in enumerate(part)])

有什么建议吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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