我有一个背景工作,需要合并很多项目在一起。我想将其拆分为多个“子作业”,每个子作业合并数据的一个子集,然后最后一个过程将所有“子作业”的输出合并在一起。
一种简单的方法是将数据分成x元素组。问题是最后一个组可能有1个元素的剩余部分,因此它将是一个“noop”。我想找到最佳的“x”,这样组就大致相等,并且每个组中有最小和最大数量的元素(例如,不少于10个元素,不超过20个)
在Ruby中有什么好的算法?
以下是一些示例输出,最小为10,最大为20。这些数字表示每个数组中的元素数。
<number of elements in input> => <subgroup 1>, <subgroup 2>, etc.
5 => 5
10 => 10
15 => 15
20 => 20
21 => 10, 11
30 => 15, 15
40 => 20, 20
41 => 13, 14, 14
42 => 14, 14, 14
43 => 14, 14, 15
45 => 15, 15, 15
50 => 16, 17, 17
55 => 18, 18, 19
60 => 20, 20, 20
61 => 15, 15, 15, 16
基本上,我想把数组分成大致均匀的组,但是每个组中的元素数量最小和最大。
以下是我尝试的解决方案:
class ArrayPartition
def self.partition_lengths(length, minimum, maximum)
if length <= maximum
return [length]
end
group_size = maximum
groups = []
while groups.empty? || groups.last < minimum
groups = []
remaining = length
while remaining > group_size
groups << group_size
remaining -= group_size
end
groups << remaining
group_size -= 1
end
# Redistribute evenly
avg_group_size = (length / groups.size.to_f).round
groups = []
remaining = length
while remaining > maximum
groups << avg_group_size
remaining -= avg_group_size
end
groups << remaining
groups.sort
end
end
RSpec测试:
RSpec.describe ArrayPartition do
it 'partitions an array into optimal groups with min and max elements' do
expect(ArrayPartition.partition_lengths(5, 5, 10)).to eq [5]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(6, 5, 10)).to eq [6]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(7, 5, 10)).to eq [7]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(10, 5, 10)).to eq [10]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(11, 5, 10)).to eq [5, 6]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(12, 5, 10)).to eq [6, 6]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(13, 5, 10)).to eq [6, 7]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(16, 5, 10)).to eq [8, 8]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(20, 5, 10)).to eq [10, 10]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(21, 5, 10)).to eq [7, 7, 7]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(22, 5, 10)).to eq [7, 7, 8]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(5, 10, 20)).to eq [5]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(10, 10, 20)).to eq [10]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(15, 10, 20)).to eq [15]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(20, 10, 20)).to eq [20]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(21, 10, 20)).to eq [10, 11]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(30, 10, 20)).to eq [15, 15]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(40, 10, 20)).to eq [20, 20]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(41, 10, 20)).to eq [13, 14, 14]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(42, 10, 20)).to eq [14, 14, 14]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(43, 10, 20)).to eq [14, 14, 15]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(45, 10, 20)).to eq [15, 15, 15]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(50, 10, 20)).to eq [16, 17, 17]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(55, 10, 20)).to eq [18, 18, 19]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(60, 10, 20)).to eq [20, 20, 20]
expect(ArrayPartition.partition_lengths(61, 10, 20)).to eq [15, 15, 15, 16]
end
end
稍有不同的版本:
def divide(c, max = 20)
groups = (c.to_f / max).ceil
min_count = (c.to_f / groups).floor
[min_count + 1] * (c % min_count) + [min_count] * (groups - c % min_count)
end
我会这样处理:
# count of original items
count = 61
# max bucket size
max = 20
# decide buckets
groups = (count / max) + (count % max > 0 ? 1 : 0)
# this will be the final result
result = []
# create buckets
groups.times { result.push(0) }
# iterate over original items and distribute them in the buckets
count.times do |n|
result[n % groups] += 1
end
p result
给定Count
为61,它会打印16, 15, 15, 15。我已经在代码片段中解释了每个语句的目的。
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