Python 以最有效的方式组合数字

我正在研究一种将数据集与数字结合起来的方法，以使组合的总数最小化。约束条件是每个组合的总和必须小于某个数字

该问题的一个示例如下所示：

数据集：[11,10,19,2,12]

约束：组合之和=<21，每个数字只能使用一次

您可以手动找到最佳组合为：[11,10]，[19,2]，[12]

目标：尽量减少组合的数量

然而，对于大型数据集，手工操作是不可能的

除其他外，我还研究了使用置换和线性方程组的可能性，但老实说，我真的不知道如何解决这个问题。有人能给我一些想法吗？提前感谢您。

您所需要的一切都是itertools.com

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在没有进一步说明的情况下，以下算法生成预期输出：

def分割最大项目数，最大总和： 结果=[] 部分=[] 对于项目中的项目： 如果sumpartial<最大和： 部分.appenditem 其他： result.appendpartial 部分=[项目] 如果部分： result.appendpartial 返回结果 分割最大值[11,10,19,2,12]，21 [[11, 10], [19, 2], [12]]

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请注意，如果允许项目以不同的顺序出现，则这不一定会产生最小数量的子列表。

问题中还有更多内容。到目前为止，您尝试了哪些代码？是否有其他限制？是什么使您提议的手动组合比例如[11,10]、[12,2]、[19]更好？订单应该保持不变吗？子列表中允许有2个以上的项目吗？完全通用的问题可以通过技术来解决，但它们的有效实现几乎是微不足道的。

>>> from itertools import combinations
>>> myList = [11,10,19,2,12]
>>> [i for i in combinations(myList, 2) if sum(i) <= 21] # first will be your iterable, second is the position here you need combination for 2 position
[(11, 10), (11, 2), (10, 2), (19, 2), (2, 12)]
>>>