Python 如何以最低成本获得车辆备件？

如果一个数据文件包含车间id、成本、项目，我应该使用什么算法从单个车间获得所有要求的备件，以获得最低奖励。如果找不到单个店铺，则应打印“无”。此外，在最低奖金范围内购买额外备件也没有坏处

Shop ID,    Cost($),    Items List
1,          4.00,       E
1,          8.00,       F
2,          5.00,       E
2,          6.50,       F
5,          4.00,       A
5,          8.00,       D
6,          5.00,       D
6,          6.00,       A, B, C  ; Here in 6$ three items can be obtained
7,          2.20,       B
7,          3.00,       B,C
7,          2.00,       B
7,          2.50,       C

a) Spare Parts : A,D

Output:
Shop ID-6 
Cost - 11.0$

b) Spare Parts : E,F

Output:
Shop ID-2 
Cost - 11.5$

我的方法不起作用：

对于给定的输入，首先获取公共店铺ID

shop_id_list=[]
for items in input_list:
    shop_id_list = getCommonShopIds(items.strip(), shop_id_list )
    all_items.append( items )

b对于每个所有项目，在所有车间id列表中获得该项目的最低成本，如果项目已包含在上一次迭代中，则为0

res = [0 for x in range(len(shop_id_list)) ]
for items in all_items:
    all_cost = getMinShopCost( shop_id_list, items )
    res= map(operator.add, all_cost, res ) # Add those list

c在res say i中找到最小元素索引，并打印相应的shop_id_list[i]和res[i]

我的逻辑不适用于以下情况：

输入：B C

它打印7.4.5$

预计应为7.3.00$

这是一个标准问题，还是图论问题的变体，等等

我无法找出任何优化的方法，任何帮助都将不胜感激

PS:Python只是被标记了，因为问题中有Python代码片段，我只是对这种方法感兴趣。另外，这不是在线比赛的任何问题，我也不知道。

这里有两个步骤

第一步：您首先需要找到哪些地方可以满足所有必需零件的库存约束。调用满足此约束集S的位置集。如果S为空，则返回none。如果S不是空的，并且有多个位置，则转到第二步

第二步：Y必须计算从美国每个地方获得零件的成本。计算单个地方的成本是一个约束满足问题。有几种方法可以解决这个问题。一种方法是使用基于混合整数的方法，公式如下：

Let X be the item groups bought
let y_1, .. y_n be the items you require

min F(X) = \sum cost(X)
subject to:
y_i \in X, for i \in {1,..,n}

实际上，您有一些二进制约束。很可能有更好的方法来解释这个问题，但希望这能给你一个大概的想法。 你可以用一些LP解算器来解决这个问题，比如单纯形法

如果您正在使用Python，请查看以下解算器库：

---

计算成本后，返回S中成本最低的地点

如果问题很小，则简单回溯即可：-

为每家商店做些什么 选择尚未选择且至少包含未采购项目子集的报价。 将报价设为选中，并将其涵盖的所有项目标记为选中。 递归选择，直到所有项目用尽或不存在可行的报价。 记录所有可能采购的最低成本。 此外，如果成本已经超过当前最小成本，还可以防止递归

如果报价数量较少，则使用暴力：-

选择优惠的子集并标记其涵盖的所有项目。 从中生成一个n位数字。 放入一个hashmap n=>mincost。 如果您有多个订单，那么这是非常有效的，因为您只需在hashmap中查找订单的n位编号即可

---

您还可以尝试使用分支绑定技术，使用类似于单独获取的项目总和的估计值

这里有两个步骤。首先需要找到哪些位置可以满足约束。调用此集合S。如果S为空，则返回none。如果S不是空的，则计算从S中每个位置获取的成本。返回S中成本最低的位置。如果可以从多个位置获取零件，则问题要困难得多。大致有多少不同的零件？@j_random_hacker，未指定/未知，我问，数据应该是从csv文件输入的，因为有一个简单的DP算法，不同产品的数量是指数级的，所以如果少于20个，这将是理想的，但是如果大于30，则完全没有用。另外：你怎么可能不知道可能有多少不同的部分？这件事你不是可以问问别人吗？否则这听起来像是一个在线竞赛问题…+1谢谢你的方法，我正在努力理解，这可能需要一些时间来解决me@P0W，很高兴这有帮助。我这样做了好几年了。我想尝试解决这个问题会有一篇很棒的博客文章，所以如果我有时间，我会这么做。