Algorithm 匹配部分需求量和供应量的算法
问题：有一个买卖小部件的市场，小部件是可分割的（例如面粉）。在任何时间点上，S卖家可能总共有X个小部件出售，B买家可能总共有Y个小部件购买请求。系统需要持续监视，一旦需求>=供应，它就会满足尽可能多的需求，直到供应耗尽。然后它再次开始观察，继续处理剩余的需求 这个问题似乎类似于连续多背包问题，也类似于箱子装箱问题（除了我没有最小化箱子的数量），而且对我来说，它似乎类似于k-划分问题——但我需要更多关于算法的信息，或者一些伪代码来学习如何有效地做到这一点 提议的想法：将所有物品组合成一个背包，使用该背包向尽可能多的买家销售（根据单位成本，首先获得最佳报价），然后将大背包分成更小的背包（每个卖家一个）。这是最有效的方法吗Algorithm 匹配部分需求量和供应量的算法,algorithm,optimization,combinatorics,knapsack-problem,Algorithm,Optimization,Combinatorics,Knapsack Problem,问题：有一个买卖小部件的市场，小部件是可分割的（例如面粉）。在任何时间点上，S卖家可能总共有X个小部件出售，B买家可能总共有Y个小部件购买请求。系统需要持续监视，一旦需求>=供应，它就会满足尽可能多的需求，直到供应耗尽。然后它再次开始观察，继续处理剩余的需求 这个问题似乎类似于连续多背包问题，也类似于箱子装箱问题（除了我没有最小化箱子的数量），而且对我来说，它似乎类似于k-划分问题——但我需要更多关于算法的信息，或者一些伪代码来学习如何有效地做到这一点 提议的想法：将所有物品组合成一个背包，使用
案例2:另外，如果小部件的价格都一样，我该如何处理这个问题？恐怕这一描述还不够。我不明白为什么这些问题都是NP难的基本问题（都是离散优化问题）。看起来更像是一个简单的网络流量问题（如果达到这个复杂程度）。@sascha你知道他们说什么-如果你知道的只是一把锤子，那么一切看起来都像一颗钉子。对不起，我只熟悉那些。请您描述一下您正在谈论的网络流方法，好吗？