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            一年半之前,我遇到一個(gè)問題:把一堆數(shù)平均分成N份,保證每一份的和接近于所有數(shù)之和除以N,不要求平分以后的每份數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相等。這是有現(xiàn)實(shí)的程序設(shè)計(jì)需求的,當(dāng)時(shí)是3份。首先想到要先進(jìn)行排序,再依次從已排序的數(shù)列中抽取,如何進(jìn)行抽取方法有很多,我大概想了3種左右,感覺要拿一些數(shù)據(jù)去測(cè)試一下這幾種方法哪一種可以逼近最優(yōu)解。

            當(dāng)時(shí)經(jīng)理要求算法一定能夠得出最優(yōu)解,但測(cè)試多組數(shù)據(jù),沒有發(fā)現(xiàn)哪一種實(shí)現(xiàn)能得到最優(yōu)解。后來翻了一下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法與應(yīng)用--C++語(yǔ)言描述,忽然想到,原來這個(gè)是一個(gè)典型貪婪算法問題,這個(gè)問題沒有最優(yōu)解,用貪婪算法來解決這個(gè)問題可以讓每一次結(jié)果逼近最優(yōu)。實(shí)現(xiàn)如下(注:代碼是我今天寫的):

            typedef vector<int>       IntVector;
            typedef vector
            <IntVector> IntMat;

            void DeuceNumber(const IntVector &SourceVecNum,
                             const 
            int       nShare,
                             IntMat          
            &OutVecVecNum)
            {
                IntVector copySourceNum 
            = SourceVecNum;
                sort(copySourceNum.begin(), copySourceNum.end(), greater
            <int>());

                IntVector sum(nShare);
                OutVecVecNum.resize(nShare);

                
            for (int i = 0; i < copySourceNum.size(); i++)
                {
                    const 
            int nMinSumPos     = min_element(sum.begin(), sum.end()) - sum.begin();
                    OutVecVecNum[nMinSumPos].push_back(copySourceNum[i]);
                    sum         [nMinSumPos] 
            += copySourceNum[i];
                }
            }

            我上傳了一個(gè)VC的測(cè)試工程,有興趣的朋友點(diǎn)此下載。

            理論的依據(jù)不僅指導(dǎo)了實(shí)踐的選擇,同時(shí)給選擇以有力的支撐。

            2007年就要結(jié)束了,在此預(yù)祝大家在新的一年里:身體健康,平安如意!
            posted on 2007-12-29 15:52 胡滿超 閱讀(4169) 評(píng)論(12)  編輯 收藏 引用

            FeedBack:
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 16:45 winsty
            這個(gè)不是最優(yōu)解吧
            只能是近似優(yōu)  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 17:16 BlackDream
            樓主的程序無(wú)法保證平分!
              回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 17:53 胡滿超
            @winsty
            我認(rèn)為這個(gè)問題沒有最優(yōu)解,貪婪算法從理論上解釋了此種方法逼近最優(yōu)。  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 18:00 胡滿超
            @BlackDream
            的確,平分的提法容易使人理解出多種含義。這里是指,分配后的N組數(shù),每組之和接近所有數(shù)之和除以N,并且只考慮和不考慮每組數(shù)的個(gè)數(shù)。

            這里面有一個(gè)數(shù)學(xué)的問題,就是如何衡量最優(yōu)解?
            我認(rèn)為是:

            ((第1組數(shù)和-總和/N)+(第2組數(shù)和-總和/N)+...)/N

            這個(gè)值越小結(jié)果越優(yōu)。  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份[未登錄] 2007-12-29 19:06 jarod
            把一個(gè)數(shù)組平均分成和相等的兩份,這是一個(gè)NPC問題,分成N份,N>=3時(shí),更是NPC問題.  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 21:15 winsty
            把一個(gè)數(shù)組平均分成和相等的兩份,這是一個(gè)NPC問題

            ????
            不是吧... 有確定算法的吧
            zoj上就有道類似題

            N>=3 就不清楚了  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 21:32 空明流轉(zhuǎn)
            建議用最小二乘作為指標(biāo)。  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 21:33 abettor.org
            附件里是啥東西啊?滿不相關(guān)??!  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2007-12-29 22:56 胡滿超
            @abettor.org
            太抱歉了,本人疏忽鏈接沒有弄對(duì)。已經(jīng)更正了。  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份[未登錄] 2010-09-01 22:24 snow
            能問您一個(gè)麻煩點(diǎn)的問題么
            我沒有看懂這個(gè)算法,你能稍微說一下DeuceNumber函數(shù)的主要思想嗎?因?yàn)槲乙胏#實(shí)現(xiàn)這個(gè),萬(wàn)分感謝!  回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2010-09-03 08:47 胡滿超
            主要思想就是貪婪算法,依次遍歷N個(gè)數(shù),然后分別把它們放入三個(gè)數(shù)組(數(shù)字筒)里,三個(gè)數(shù)組哪個(gè)和最小,就把當(dāng)前數(shù)放到哪個(gè)數(shù)組里,放入以后三個(gè)數(shù)組的和大小順序會(huì)發(fā)生變化,程序下一次需要重新計(jì)算一下哪個(gè)數(shù)組最小@snow
              回復(fù)  更多評(píng)論
              
            # re: 怎么樣把一堆數(shù)平均分成N份 2010-09-03 08:50 胡滿超
            這個(gè)問題的確NP完全問題,在《編程之美》里有更加完美的答案,請(qǐng)大家查閱。標(biāo)準(zhǔn)的解放算法復(fù)雜度比較高。@jarod
              回復(fù)  更多評(píng)論
              

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