用Python填充（或略多于）重复组件以获得最低值的背包问题

事实上，我正试图找到从小瓶中提供定制药物剂量的最低成本——然而，在研究过程中，我发现背包问题是描述这个问题的最佳方式，也是目前人们所理解的方式

问题分解 *根据临床需要开出剂量。 *然后考虑用于补充剂量（及其各自剂量）的市售小瓶。相同尺寸的小瓶可多次使用。 *小瓶/大小组合可能会提供过量（即，提供比所需剂量更高的剂量）-因为该组合比满足剂量本身或提供较小过量更便宜。因此，即使存在损耗，只要组合产生规定剂量，也允许过量或损耗。 *输出应显示使用的数量/瓶组合以及该组合的成本

例如，50毫克的药瓶价格为15美元，100毫克的药瓶价格为32美元，200毫克的药瓶价格为64美元

假设处方剂量为220mg。补充剂量的一些可能选项如下所示（请记住，损耗量并不相关，前提是它提供了补充所需剂量的最便宜选项

5 x 50mg = 250mg (30mg over) = $75
3 x 50mg + 1 x 100mg = 250mg (30mg over) = $77
2 x 100mg + 1 x 200mg = 400mg (180mg over) = $128
1 x 50mg + 1 x 200mg = 250mg (30mg over) = $79
3 x 100mg = 300mg (80mg over) = $96

因此，我们可以看到最便宜的选择是row1 5x 50mg，价格为75美元

如果有人能给我指出正确的方向，我将不胜感激

下面的代码只使用每个组件一次，但我不知道如何修改它以使其循环使用

items = [("ITEM01", 100, 10000), ("ITEM02", 24, 576), \
    ("ITEM03", 24, 576), ("ITEM04", 51, 2500), ("ITEM05", 155, 25)]
S = sum([item[1] for item in items])    #sums all the weights in the list of items
dp = [None for i in range(S + 1)]       #list within which cycles through each integer of weights creates a list of "None,"
dp[0] = []                              #removes the first none from the list

for item in items:                      #for each element in the list of available vials
    for i in range(S, -1, -1):          #counts down from sum of all weights of available vial sizes DOWN TO zero (0) 
        if dp[i] is not None and i + item[1] <= S and \     
    (                                                               #if the long list of Nones - does not read None
        dp[i + item[1]] is None
        or
        sum(set_item[2] for set_item in dp[i]) + item[2]
            > sum(set_item[2] for set_item in dp[i + item[1]])
    ):
            dp[i + item[1]] = dp[i] + [item]

desired_sum = 200                   #desired weight 
i = j = desired_sum                 # desired sum becomes i and it also becomes j

while i >= 0 and j <= S:            #while desired sum(i) is over 0 and less then sum of weight of all vials in the list.
    if dp[i] is not None:           #if the none list entry at that point is NOT none
        print (dp[i])               #print element from that list that isn't 'None'
        break
    elif dp[j] is not None:         #if None list at desired_weight index is not None
        print (dp[j])               #print the element that isn't none
        break
    else:
        i -= 1                      #else diverge i and j which are originally the same
        j += 1

items=[（“ITEM01”，10010000），（“ITEM02”，24576）\
（“项目03”，24576），（“项目04”，512500），（“项目05”，155，25）]
S=总和（[项目中项目的项目[1]）#总和项目列表中的所有权重
dp=[None for i in range（S+1）]#列表，在该列表中，通过每个整数的权重循环创建一个“None”列表
dp[0]=[]#从列表中删除第一个
对于项目中的项目：#对于可用小瓶列表中的每个元素
对于范围（S，-1，-1）内的i:#从可用小瓶尺寸的所有重量之和向下计数到零（0）
如果dp[i]不是无，且i+项目[1]和（dp[i+项目[1]中的集合项目的集合项目[2]）
):
dp[i+项目[1]]=dp[i]+[项目]
期望值总和=200#期望权重
i=j=desired_sum#desired sum变成i，它也变成j
在你的例子中，当i>=0和j时，我会假设50mg剂量总是赢的，因为它总是最便宜的。想象一下，100，2x15美元的剂量小于1x100毫克。现在我看不出除了50mg小瓶之外还有什么其他选择。我假设你需要一些额外的限制，例如，每个患者的最大药瓶数量是三瓶或类似的。Uwe-是的，这是正确的。5倍50mg会赢（在这种情况下）。我必须为27种不同的药物运行这个场景，其中一些药物有多达5种小瓶大小的组合。每个剂量的药瓶数量没有上限-这纯粹是基于最低成本（尽管浪费）！为了简单起见，这些只是整数。我有超过4000行的交易需要查看，这4000行由27种不同的药物组成。每种药物都有不同数量/大小的小瓶和不同的价格。价格并不总是像提供的示例那样线性。下面，除了最小的小瓶，每毫克的成本是线性的，比最小的小瓶多6美分。每毫克
5000美元471.05（每毫克成本=0.09）1000美元94.21（每毫克成本=0.09）500美元47.11（每毫克成本=0.09）50美元4.71（每毫克成本=0.09）5美元4.82（每毫克成本=0.096）
同时检查一下它似乎给出了一个非常好的概述