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我一直在 SQL Server 2008 R2 中开发一个可以匹配拆分数量的存储过程。我的算法有问题;我开发的那个,我将描述,不能超过 55 个项目。如果有替代解决方案可用,则算法名称即可。我可以实现它。
问题:
我有一个数量列表,这些数字的某些子集的总和需要等于目标数字。数量不是唯一的。例如,假设您有数量:
1, 2, 3, 8
目标数量为11。存在两种解法:1+2+8和3+8。找到哪个解决方案并不重要,我只需要一个解决方案。
这就是我试图解决它的方法(请记住,这是在 SQL 中)。为每个数量分配一个位掩码:
1: 0001
2: 0010
3: 0100
8: 1000
使用从 15 到 1 的计数器并使用按位与,我们得到:
15: 1111: 1, 2, 3, 8 total: 14
14: 1110: 2, 3, 8 total: 13
13: 1101: 1, 2, 8 total: 11 (solution found)
...
2: 0010: 2
1: 0001: 1
这很好用...当项目数少于 56 时。此时,2^57 会被截断。我使用 decimal(38,0)
作为我的数据类型,所以我有 17 个字节(136 位)。我几乎可以保证永远不会拥有超过 125 个项目,所以这很好。但是在 57 岁时,我的位掩码策略失败了。
这有意义吗?如果我需要澄清算法,请发表评论。
问题 1: 这个算法可以横向扩展到 125 吗?如果没有,或者其他解决方案会更有效:
问题 2:我可以实现以解决该问题的另一种算法的名称是什么?当然,这类问题很常见,它有一个命名算法……对吧?
我的实现,对于那些感兴趣的人
取消注释foo的创建和填充以创建测试数据。
--create table foo
--(
-- ID int primary key identity(1,1),
-- Qty int not null
--)
--go
--create nonclustered index IX_FOO__Qty on foo (Qty) include (ID)
--go
--insert into foo (Qty) values (1)
--insert into foo (Qty) values (1)
--insert into foo (Qty) values (2)
--insert into foo (Qty) values (3)
--insert into foo (Qty) values (7)
declare @seek int = 9,
@total int = 0,
@n int,
@oldn int = 0,
@i int
select @i = SQUARE(count(1))-1 from foo -- start counting down from the top
select
x.ID,
x.Qty,
x.v as flags,
0 isanswer,
convert(varbinary(16), v) hex
into #tmp
from
(
select f.ID, f.Qty, POWER(2, row_number() over(order by f.qty) - 1) v
from foo f
) x
while @i > 0
begin
select @total = sum(Qty), @n = count(ID) from #tmp t where flags & @i != 0
if (@total = @seek and @oldn < @n)
begin
update #tmp set isanswer = case when flags & @i != 0 then 1 else 0 end
select @oldn = @n
end
select @i = @i - 1
end
select * from #tmp where isanswer = 1
drop table #tmp
这有结果集:
ID Qty flags isanswer hex
1 1 1 1 0x00000001
2 1 2 1 0x00000002
5 7 16 1 0x00000010
有什么想法吗?我知道我在 C# 中做这件事会容易得多,但如果 SQL 解决方案是可能的......
最佳答案
这个问题与knapsack problem密切相关和 subset sum problem .
背包问题:给定一堆元素,每个元素都有一个重量和一个值,找到一个子集,其总重量低于某个目标且总值(value)最大。您的问题可以看作是每个项目的重量和值(value)相等的变体。
子集求和问题:给定一堆整数,找到一个和等于 0(或其他目标值)的非空子集。您的问题可以被视为一个变体,增加了所有整数都是正数的限制。
仅从项目数量的角度来看,这两个问题都是 NP 完全问题。这意味着通常解决问题所需的时间是元素数量的指数。
但是,如果目标值受到限制,则有一个动态规划解决方案是 O(N*T),其中 N 是元素的数量,T 是目标。所以当有125个元素时只要目标值不是很大就可以解决问题。
这是伪代码中的算法:
function solve(quantities, target):
possible[0 .. target+1] = array of booleans initialized to False
choices[0 .. target+1] = array of IDs
possible[0] = True
-- compute solutions to all subproblems
for each id:
v = quantities[id]
-- try to add v to all existing solutions
for i = target down to v:
if possible[i - v] and not possible[i]:
possible[i] = True
choices[i] = id
if not possible[target]:
fail
-- backtrack to get the full solution
soln = []
while target != 0:
id = choices[target]
soln.append(id)
target = target - quantities[id]
return soln
关于sql - 如何将项目子集的总和与目标数字相匹配?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17604893/
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