Python 列表元素的总和，直到极限

我面临一个问题，我需要我的代码添加列表的元素，直到总和尽可能接近常量。一旦达到常数，我需要代码来存储总和，以及索引的总和（计算达到该总和需要多少变量）。我是Python的初学者，这个问题很难解决

我试过while循环和for循环。在这一点上，我有点卡住了，不确定我的方法是否准确

下面是一个具体的逻辑示例。假设第1阶段的需求为10，第2阶段的需求为23，Q为12。（此处Q表示最佳数量）。我想弄清楚的是，我们是否应该在第1阶段下订单，包括第1+2阶段的需求，还是最好在第1阶段下一个订单，在第2阶段下另一个订单。Q是决定它的因素，如果周期1的需求更接近Q，或者周期1+2的累积需求更接近Q。在本例中，| 10-12 |<|（10+23）-12 |，因此我们要记录周期1的订单，以及周期2的另一个订单

def feeoq（q，需求）：
总和=0
产品=[]
对于我的需求：
sum=sum+i
如果abs（sum-q）

---

我没有收到错误消息，但函数没有返回我期望的结果。

您重复了

sum=sum+I

行。一次在循环开始时，然后在else条件下。我想您应该删除第一个加法行并附加sum+I。

也许我们可以将此作为讨论的基础：

import numpy as np

np.random.seed(42)

L = np.random.randint(0, 10, 10)
q = 7

print(L)

def subs(L, q):
    sum = 0
    for i, e in enumerate(L):
        sum += e
        if sum > q:
            if abs(sum - q) > abs(sum - e - q):
                r = sum - e
                sum = e
                n = i - 1
            else:
                r = sum
                sum = 0
                n = i
            yield n, r
    yield i, sum

print(list(subs(L, q)))

说明：

基本上，此函数首先检查

sum

是否大于

q

。只有在“是”的情况下，才有两个值，它们不是都小于或都大于q。这是测试的先决条件，两者中哪一个距离

q

现在，根据哪个更接近

q

，函数返回

sum

或

sum-e

现在，我在代码中使用yield时使用了return这个动词：它不是一个常见的函数，而是一个函数。这类函数的主要线索是，当它们产生一个值时，你可以像返回一个值一样考虑第一步，但有一个重要的区别：函数本身不返回（即不结束），而是进入休眠状态，等待下一次调用，保持其完整状态，包括到目前为止计算的所有值，然后在yield之后的下一行继续，就好像之前什么都没发生一样-直到下一个yield关键字

---

简言之：如果你想总结到什么时候，但又不想在达到什么时候停下来，我想这正是你所需要的…：）

这正是我对这个问题的观点，正如我在你的问题下面的评论中所述：

一种算法，用于计算每个期间每个订单所需的固定数量的订单数量，以便始终满足需求。
此外，还考虑了在某一时期内未涵盖的每个订单的其余部分，因此，最终下一时期的需求可以通过减少一个订单来涵盖

---

例如：

---

非常感谢。我的目标是继续为列表的其余部分添加元素。你认为我还能做什么呢？当你返回一些值时，函数就会停止。也许你应该把值打印出来。或者，如果需要存储该值，请将该值指定给全局变量。您可以在这里阅读有关全局变量的信息@Lelionjaune为什么你的目标是继续添加列表的其余部分？你一开始就说过，任务是求和，直到和尽可能接近某个常数。很抱歉，如果我没有正确解释我的问题，我会尽量使它更一般化。所以我要做的就是把列表中的前几个值求和，直到它接近我的常数，然后继续，直到列表的末尾。因为这是一个生产调度问题，我想知道生产什么数量，它将持续多长时间，以及整个预测期，这与我的列表的大小有关。这更有意义吗？对不起，至少对我来说不是-但是，我不是生产计划员，所以。。。无论如何，在这种情况下，直到是什么意思。我的意思是，当你像以前一样继续做同样的事情时，就没有时间了。或者您想将整个列表分成子列表，这样所有这些子列表的总和都等于（或多或少）常量值q？换句话说，直到你的 Suths/Cuff>被重新设置为0并且新的子列表开始……考虑发布一个具体的例子，也就是所谓的。基本上，不仅仅是提到你的代码没有达到你的预期，而是通过一个具体的列表，一个具体的常数和你的预期输出来展示你的预期。我现在正在重写我的代码，以更好地说明我的问题。谢谢你的建议好吧，也许你也可以检查一下我在回答中的方法是否正确。我印象深刻，你的方法很有效，并且完全符合我（糟糕）试图描述的。我没有考虑使用子列表以及枚举。我非常感谢你的帮助。这个算法背后的数学很容易理解和建模，但我真的很难将其翻译成Python代码，你能就如何提高我在这方面的技能提出具体建议吗？再次感谢！阅读了下面评论中的示例（顺便说一句，您的帖子中仍然缺少此示例）：）我仍然不太理解您的问题/尝试解决问题的方法：假设Q为12，就像您的示例中一样-如果需求列表以

[50，20，…]

开头会怎么样？一个合适的算法不应该计算出，在第一个周期中，你需要5*Q=60来覆盖前50个周期吗？然后是犯人

def calcOrder(demand, Q):
    result = []
    rest = 0
    for i, e in enumerate(demand):
        current = e - rest
        order = np.ceil(current/Q)
        result.append(int(order))
        rest = order * Q - current
    return result

import numpy as np
np.random.seed(793)

demand = np.random.randint(0, 51, 5)
Q = 12

demand
# array([50, 20, 19, 48, 25])

print(f'demand\tcurrent\torder\trest')
rest = 0
for i, e in enumerate(demand):
    current = e - rest
    order = int(np.ceil(current/Q))
    rest = order * Q - current
    print(f'{e}\t{current}\t{order}\t{rest}')

# demand  current order   rest
# 50      50      5       10
# 20      10      1       2
# 19      17      2       7
# 48      41      4       7
# 25      18      2       6