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问题:

求和为一定值的第一个整数序列的算法

施阳夏
2023-03-14

我有一个数字列表,我有一个总和值。例如,

list=[1, 2, 3, 5, 7, 11, 10, 23, 24, 54, 79]

sum=20

我想从这个列表中生成一个数字序列,这样序列就可以达到这个目标。为了帮助实现这一点,序列可以是任意长度的,并且允许重复。

result=[2,3,5,10],或result=[1,1,2,3,3,5,5],或result=[10,10]

我对这个问题做了很多研究,发现子集和问题很有趣。我的问题是,在一些方面,类似于子集和问题,因为我想找到一个产生目标和的数字子集。

然而,与子集求和问题不同的是,我只想找到一组数字,而子集求和问题会找到所有与目标求和的数字集(如果使用蛮力,则会以指数时间运行)。我想找到第一个能给我总数的集合。因此,在某种意义上,速度是一个因素。

此外,我希望算法具有一定程度的随机性(或伪随机性)。也就是说,如果我使用相同的列表运行算法并多次求和,我每次应该得到一组不同的数字。

实现这一点的最佳算法是什么?

附加说明:到目前为止,我所取得的成就是使用了一种简单的方法,在列表中循环,将其添加到每个值的组合中。这显然需要很长时间,我目前对此感到不太高兴。我希望有更好的方法做到这一点!

如果没有一个序列能给我精确的和,我对一个序列感到满意,这个序列能给我一个尽可能接近目标和的和。

共有3个答案

华萧迟
2023-03-14

我会尝试将问题简化为一个较小集合的蛮力搜索。

  • 列表从最小到最大排序

重复{

  • 列表的子集中随机抽取小于目标-总和
  • 按绘制值递增sum,将绘制值添加结果列表中

}直到<代码>列表[0]

  • 如果sum!=0,暴力搜索列表中的小组合,这些组合匹配总和结果的小组合之间的差异

这种方法可能无法找到有效的解决方案,即使它们存在。然而,它可以很快找到解决方案,或者很快失败,然后不得不在更大的深度上使用整个集合,采用较慢的蛮力方法。

凌展
2023-03-14

子集和问题不是寻找所有子集,而是确定是否存在某个子集。这是一个决策问题。NP中的所有问题都是这样的。甚至这个简单的问题也是NP完全问题。

这意味着,如果你想要一个精确的答案(子集必须精确地求和某个值),你将无法比任何子集求和算法做得更好(除非P=NP,否则它是指数的)。

司空胤
2023-03-14

正如其他人所说,这是一个NP问题
然而,这并不意味着小的改进是不可能的:

1在列表中吗?[1,1,1...]是解决方案。O(1)在排序列表中

删除大于目标和的列表元素。O(n)

是否存在(x%总和)=0的列表元素x?同样,简单的解决方案。O(n)

是否存在(x%y)==0的列表元素x,y?删除x.O(n^2)
(甚至可能:是否有任何列表元素x、y、z带有(x%y)==z(xy)==z?移除x.O(n^3))

在使用完整递归之前,尝试一下是否可以用最小的偶数和最小的奇数求和

...

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