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在一个类似的问题中，我询问了如何使用权重分配整数。我很好奇如果对每个分布“桶”施加最小值，人们将如何解决这个问题。通过施加最小值，这似乎是一个更加困难的问题。这是我的贪婪尝试，但不起作用：

def distribute(available, weights_and_mins):
    distributed_amounts = []
    total_weight = sum([i[0] for i in weights_and_mins])
    for weight, minimum in weights_and_mins:
        weight = float(weight)
        p = weight / total_weight
        distributed_amount = round(p * available)
        if distributed_amount < minimum:
            distributed_amount = minimum
        distributed_amounts.append(distributed_amount)
        available -= distributed_amount
        total_weight -= weight
    return [int(i) for i in distributed_amounts]

print distribute(10, ((10,1), (2,5), (2,4)))
print distribute(1000, ((10,1), (2,5), (2,4)))

目前，这些值被分配为 [7, 5, 4]，即 16，比我们必须分配的多 6 个。输出应该是 [1, 5, 4] 因为这满足所有列的最低要求。随着我们必须分配的价值的增长，分布应该越来越接近正确的加权分布。例如，通过分配 1000，算法正确地将值分配为 [714, 143, 143]。

作为旁注，我的目的是在几列之间分配可用空间（宽度）。所有列都具有“通过”并显示至少部分数据所需的最小大小，并且随着可用空间的增长，某些列更需要空间。我提到这是该算法在现实生活中的一种用途，但我不希望这是对 GUI 设计的讨论。

这个问题有哪些解决方案？越简单越好。

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您应该首先分配最低金额并相应更新。稍后您可以相应地分配剩余金额。

prior_available = available
allocated = [i[1] for i in weights_and_mins]
available = available - sum(allocated)
if available < 0:
    The hell breaks loose
total_weight = float(sum([i[0] for i in weights_and_mins]))
for i in len(weights_and_min):
    v = round( weights_and_min[i][0]*prior_available/total_weight )
    nv = min( available, max(v-allocated[i],0) )
    allocated[i] += nv
    available -= nv
于 2012-02-01T22:26:05.677 回答