
本文探讨在给定一组特定数值中,如何找出构成目标数值的因子组合,或在无法精确构成时,找出近似度最高的单个因子及其倍数。文章首先分析了简单贪婪法的局限性,随后提出了一种优化方案,通过计算每个候选因子与目标值的匹配度(余数和倍数),并进行排序,以找到最优的近似匹配。
在软件开发中,我们经常面临需要从预定义的一组离散数值中,找出若干个数值的组合,使其总和尽可能接近或等于一个目标值。例如,假设我们有一组固定的商品价格或尺寸(如700、800、900、950、1000、1100、1200、1300),现在需要为总金额3500找到一个由这些尺寸组成的方案(如1200、1200、1100)。如果无法精确构成,则需要找到一个最小余数的近似方案。
一个常见的直觉性方法是采用贪婪策略:总是优先使用当前最大的可用数值来填充目标金额。然而,这种方法往往无法得到全局最优解,尤其是在追求最小余数或特定组合时。
让我们通过一个PHP代码示例来理解贪婪法的局限性。假设目标金额为 3000,可选因子数组 $sizes 包含降序排列的数值。
<?php
$amount = 3000; // 目标金额
// 可选的构成因子,通常贪婪法会从大到小处理
$sizes = array(1300, 1200, 1100, 1000, 950, 900, 800, 700);
$result = array(); // 存储分解结果
foreach ($sizes as $size) {
// 计算当前size能包含多少次
$count = floor($amount / $size);
if ($count > 0) {
$result[$size] = $count;
$amount -= $count * $size; // 从总金额中减去已使用的部分
}
}
echo '<pre>'; print_r($result); echo '</pre>';
?>对于 $amount = 3000,上述代码的输出将是:
立即学习“PHP免费学习笔记(深入)”;
Array
(
[1300] => 2
)分析:
最终结果是 1300 * 2 = 2600,余数为 400。然而,我们很容易发现一个更优的方案:1000 * 3 = 3000,余数为 0。这清晰地表明,简单的贪婪法并不能保证找到最佳的构成方案,尤其是在追求最小余数时。它在每一步做出的局部最优选择,可能导致全局非最优的结果。
为了克服贪婪法的局限性,特别是当我们的目标是找到一个单个候选因子,通过倍数最接近目标值,且余数最小的方案时,可以采用以下策略:
下面是实现此优化方案的PHP代码:
<?php
$amount = 3000; // 目标金额
$sizes = [ 1300, 1200, 1100, 1000, 950, 900, 800, 700 ]; // 可选的构成因子
$evaluated_results = []; // 用于存储每个因子的评估结果
foreach ($sizes as $size) {
// 计算当前size能包含在amount中的次数
$times = (int)floor($amount / $size);
// 计算此时的余数
$remainder = $amount - $times * $size;
// 将结果添加到数组中,包含因子值、使用次数和余数
$evaluated_results[] = [
'size' => $size, // 当前因子值
'times' => $times, // 因子被使用的次数
'remainder' => $remainder // 剩余的金额(余数)
];
}
// 使用 usort 对结果进行自定义排序
// 排序规则:首先按 'remainder' 升序排列(余数越小越好)
// 如果 'remainder' 相同,则按 'times' 升序排列(使用次数越少越好)
usort($evaluated_results, static function ($item1, $item2): int {
$comparison = $item1['remainder'] <=> $item2['remainder']; // 比较余数
// 如果余数相同,则进行二次比较:比较使用次数
return $comparison === 0 ? $item1['times'] <=> $item2['times'] : $comparison;
});
echo '<pre>'; print_r($evaluated_results); echo '</pre>';
?>运行上述优化后的代码,对于 $amount = 3000,输出结果如下:
Array
(
[0] => Array
(
[size] => 1000
[times] => 3
[remainder] => 0 // 最优结果:余数为0,且使用次数为3
)
[1] => Array
(
[size] => 950
[times] => 3
[remainder] => 150 // 次优结果:余数150,使用次数3
)
[2] => Array
(
[size] => 700
[times] => 4
[remainder] => 200 // 余数200,使用次数4
)
[3] => Array
(
[size] => 900
[times] => 3
[remainder] => 300 // 余数300,使用次数3
)
[4] => Array
(
[size] => 1300
[times] => 2
[remainder] => 400 // 余数400,使用次数2
)
[5] => Array
(
[size] => 1200
[times] => 2 // 余数600,使用次数2
[remainder] => 600
)
[6] => Array
(
[size] => 800
[times] => 3 // 余数600,使用次数3(与上一个余数相同,但使用次数更多,故排在后面)
[remainder] => 600
)
[7] => Array
(
[size] => 1100
[times] => 2
[remainder] => 800 // 余数800,使用次数2
)
)从排序后的结果可以看出:
以上就是PHP中寻找目标数值的最优构成因子:从贪婪法到近似匹配排序的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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