我要评论双十一
凑单问题
一年一度的双十一又到了，在这样一个日子中，可能遇到一些问题，首先是“凑单”问题。比如说，在电商活动中，经常会有“满减”，例如，“满200，减30”，在这样的情况下，我们需要达到目标，或超过目标（因为，未达到目标，是不能进行满减的）。
很显然，如果我们买200元的物品，需要付出170元（相当于85折），而买300元的东西，需要付出270元（相当于9折）。也就是说，我们需要找到一个或多个商品组合，使其价格总和尽可能接近目标金额，且超过目标金额。
积分问题
另外一个常见的问题，是“积分兑换“问题，比如说，账号中有1000积分，可以兑换若干样东西，在这样的情况下，我们需要尽可能的接近目标，但是不能超过目标（因为，超过积分的行为是不被允许的）。
很显然，积分通常有期限，剩余的积分往往不能发挥任何作用。也就是说，我们需要找到一个或多个商品组合，使其价格总和尽可能接近目标积分，但不超过目标积分。
问题解决
解决凑单问题
解决方法：
1.假如一个商品列表prices，目标金额target，并且定义一个变量min_excess，用于记录最小的超出金额差值，best_combination用于存储最优组合。
2.从prices中选择每一个商品，计算商品组合的总价格，如果价格超过了target，检查是否是当前最接近的组合。总价格如果未超过target，那么继续添加其他商品。
3.最终，得到最优组合best_combination。
from itertools import combinations
def find_best_combination(prices, target):
best_combination = none
min_excess = float("inf")
for i in range(1, len(prices) + 1):
for comb in combinations(prices, i):
total_price = sum(comb)
if total_price >= target and (total_price - target) < min_excess:
min_excess = total_price - target
best_combination = comb
return best_combination, sum(best_combination) if best_combination else 0
prices = [66, 33, 24, 89, 77]
target = 200
best_combination, best_price = find_best_combination(prices, target)
print(f"最优组合: {best_combination}, 总价: {best_price}")这里，我们使用了一个工具，itertools库中的combinations，该函数的作用是，生成不重复的元素组合。
# 以[1, 2, 3]为例 # 此时的结果为：[(1,), (2,), (3,)] print(list(combinations([1, 2, 3], 1))) # 此时的结果为：[(1, 2), (1, 3), (2, 3)] print(list(combinations([1, 2, 3], 2))) # 此时的结果为：[(1, 2, 3)] print(list(combinations([1, 2, 3], 3)))
解决积分兑换
与凑单问题类似，其实只需要不超过的最接近值即可。
from itertools import combinations
def find_best_combination(prices, target):
best_combination = none
max_total = 0
for i in range(1, len(prices) + 1):
for comb in combinations(prices, i):
total_price = sum(comb)
if total_price <= target and total_price > max_total:
max_total = total_price
best_combination = comb
return best_combination, max_total
prices = [66, 33, 24, 89, 77]
target = 200
best_combination, best_price = find_best_combination(prices, target)
print(f"最优组合: {best_combination}, 总积分: {best_price}")保存多个结果
有的时候，虽然我们得到了最佳结果，但是，最佳结果并不一定是我们希望的。比如说，最佳结果中，买到的商品，可能并不是我们最满意的，因此，保存多个组合方案，可以提供多种参考。
对于凑单问题：
from itertools import combinations
import heapq
def find_top_combinations(prices, target, top_n=5):
heap = []
for i in range(1, len(prices) + 1):
for comb in combinations(prices, i):
total_price = sum(comb)
if total_price >= target:
excess = total_price - target
heapq.heappush(heap, (-excess, total_price, comb))
if len(heap) > top_n:
heapq.heappop(heap)
top_combinations = sorted(heap, key=lambda x: -x[0])
return [(comb[2], comb[1]) for comb in top_combinations]
prices = [66, 33, 24, 89, 77]
target = 200
top_n = 5
top_combinations = find_top_combinations(prices, target, top_n=top_n)
print(f"最优的{top_n}种组合及其总价：")
for i, (combination, total_price) in enumerate(top_combinations, 1):
print(f"组合 {i}: {combination}, 总价: {total_price}")此时，可以看到结果显示为：
最优的5种组合及其总价：
组合 1: (66, 33, 24, 77), 总价: 200
组合 2: (66, 33, 24, 89), 总价: 212
组合 3: (33, 24, 89, 77), 总价: 223
组合 4: (66, 89, 77), 总价: 232
组合 5: (66, 24, 89, 77), 总价: 256
对于积分兑换问题：
from itertools import combinations
import heapq
def find_top_combinations(prices, target, top_n=5):
top_combinations = []
for i in range(1, len(prices) + 1):
for comb in combinations(prices, i):
total_price = sum(comb)
if total_price <= target:
if len(top_combinations) < top_n:
heapq.heappush(top_combinations, (total_price, comb))
else:
if total_price > top_combinations[0][0]:
heapq.heappushpop(top_combinations, (total_price, comb))
top_combinations.sort(reverse=true, key=lambda x: x[0])
return [(comb[1], comb[0]) for comb in top_combinations]
prices = [66, 33, 24, 89, 77]
target = 200
top_n = 5
top_combinations = find_top_combinations(prices, target, top_n=top_n)
print(f"最优的{top_n}种组合及其总价：")
for i, (combination, total_price) in enumerate(top_combinations, 1):
print(f"组合 {i}: {combination}, 总价: {total_price}")此刻可以看到结果显示为：
最优的5种组合及其总价：
组合 1: (66, 33, 24, 77), 总价: 200
组合 2: (33, 89, 77), 总价: 199
组合 3: (24, 89, 77), 总价: 190
组合 4: (66, 33, 89), 总价: 188
组合 5: (66, 24, 89), 总价: 179
到此这篇关于使用python itertools实现计算双十一满减凑单的文章就介绍到这了,更多相关python计算满减凑单内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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