Algorithm 权重序列的重新排列算法

我在一个数组中有许多项，每个项都与某个权重相关。有一条商业规则说，没有两个相邻的项的总重量不能超过某个值，为了简单起见，我们假设为100

例如，以下是确定的：

[40,60,40,50]

但不是这个（因为50+60=110）

我正在尝试实现一个算法，该算法将重新安排项目（如果可能的话），以便满足业务规则。例如，第二个可以重新排列为 [60,40,50]或[50,40,60]

算法还应尽可能减少移动项目的数量，即，上述第一种解决方案最合适，因为“子排列”

[60,40]

是保持不变的

我不是在寻找一个完整的答案或代码示例，但如果有人能指出一些算法或用于此目的的算法类别，我会很高兴。依靠现有的、经过验证的算法比依靠一些自制的东西感觉要好得多

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注意：实际上，项目的数量非常大，因此测试所有不同的排列不是一个选项。

大项目只能在小项目旁边

对列表排序

一分为二

下半场倒转

对半

洗牌（每半场取第一项，重复）

示例：[1,3,8,4,2,4,1,7]

[1,1,2,3,4,4,7,8]

[1,1,2,3][4,4,7,8]

[1,1,2,3][8,7,4,4]

[8,7,4,4][1,1,2,3]

[8,1,7,1,4,2,4,3]

我很确定你做得再好不过了。如果违反了业务规则，则没有解决方案。证明/反例留作练习；-）

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编辑：先拿最大的物品

这看起来类似于箱子包装问题，请看（例如）

我很确定这是不一样的，但它可能会给你一些线索

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你还需要考虑如果一个单项超过了极限会发生什么，你将如何处理？

< P>贪婪的解决方案：第一，取最大数。对于下一个位置，在满足您的条件之前，从未标记的数字中取最大值。如果你把所有的数字放在一起，你就找到了解决办法。否则这个解决方案就不存在了，为什么？这是你的练习

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我的证据是：想象一个解决方案存在。显示，我的算法会找到它。让我们来讨论一下，任何解决方案。设a_i-最大元素。然后a_i，a_{i-1}，…，a_1，a_{i+1}，a_{i+2}，…，a_n也是一个解决方案，因为a_1如果从数据文件中读取并发现异常（大于目标值的值），那么您可以选择终止程序或排除它。此外，如果以前的解决方案失败，可以通过切换最后一步来调整LumpN提供的解决方案。基本上是向后移动。

这就是我的想法，最高值和最低值在理论上都不应该违反规则。@LumpN我很确定，当最大值为9时，这将打破1,2,7,8。该算法将给出8+2=10>9的1,8,2,7，而实际上可以用8,1,2,7来求解。这应该可以通过第二个列表中的项目首先得到8,1,7,2来解决，这也是正确的。我喜欢它！非常简单（以一种好的方式）并且易于解释。然而，对于“简单”序列（只要移动一个项目就足够了），必须有一种更好地保留原始序列的解决方案。也许我会选择一种组合，在这种组合中，您的解决方案将作为“最后的手段”…@quasiverse:通过将最大的项目放在第一位来利用列表边界的好处。@Artem您有反例吗？嘎！我讨厌人们那样做。为什么？因为我不仅要做这项工作，而且常常意味着他们也不确定@不完全是。我知道证据，但我不想花时间解释不必要的事情。我想让问题的作者自己来证明，如果他失败了，我会发布证据。证明这一事实很简单，不是吗？对不起，输入错误，可以每5分钟编辑一次评论。好吧，这就是我的证据：想象一个解决方案存在。显示，我的算法会找到它。让我们来讨论一下，任何解决方案。设a_i-最大元素。然后a_i，a_{i-1}，…，a_1，a_{i+1}，a_{i+2}，…，a_n也是一个解决方案，因为a_1@Artem：谢谢你，伙计！我也会查这个（谢谢你的证明）：）谢谢你的提示，我会查的。如果有一个项目超出了限制，那么我想没什么可做的了……但在现实生活中不应该发生。

[50,60,40]