问题描述
我有一个or-tools的一维整数数组,这个数组的值是不确定的,我想找到大于0的最小值,比如[2,3,5,6,8,9] 我想找到最小值 2 我该怎么做?
from ortools.sat.python import cp_model
model = cp_model.CpModel()
solver = cp_model.cpsolver()
work={}
for i in range(8):
work[i]=model.NewIntvar(0,9,"work(%i)" % (i))
model.Add(work[0]==2)
model.Add(work[1]==0)
model.Add(work[2]==3)
model.Add(work[3]==5)
model.Add(work[4]==0)
model.Add(work[5]==6)
model.Add(work[6]==8)
model.Add(work[7]==9)
min_value = model.NewIntvar(0,"")
#this code only found 0,but did not find the 2 I wanted
model.Addminequality(min_value,[work[i] for i in range(8)])
status = solver.solve(model)
print("status:",status)
print("min value:",solver.Value(min_value))
解决方法
为什么不扫描整数列表并记住最小的非负整数。
根据您的描述,对于简单的线性算法,您不需要 NP-hard 求解器。
如果数组 x 是整数变量数组。如果 M 是最大值, 创建具有域 [1..M + 1] 的变量的第二个并行数组 y
对于每个变量 xi,使用以下代码将其链接到 yi:
lit = model.NewBoolVar('')
model.Add(xi > 0).OnlyEnforceIf(lit)
model.Add(xi == 0).OnlyEnforceIf(lit.Not())
model.Add(yi == xi).OnlyEnforceIf(lit)
model.Add(yi == M + 1).OnlyEnforceIf(lit.Not())
那么你想要的是 y 数组的最小值。