创建一个基本的R骰子滚动函数来求和骰子值

我正在尝试编写一个函数，根据骰子上显示的数字，将最多4个（公平的6面）掷骰子组合起来，尽可能多地创建一个特定的值（名为“target.mountain”）

然后返回这些值以及在所述组合中未使用的任何值。如果不用于形成“target.mountain”的其他数字的总和可以在范围（5-10）内，那么就这样做

比如说，我掷4,3,2,5，我的目标值是9

我愿意

4+5->9，当2+3=5时，我的函数将返回9，5

另一个例子可能是

滚动=（2,3,6,4）-->（6+3），（4+2）-->9,6

一旦找到这些值，然后列出，使其看起来像

[1] 9、5（示例1）

[1] 9、6（示例2）

我该怎么做呢

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如果你曾经玩过“山羊”棋盘游戏，那么这可能会让我明白我需要骰子是如何工作的，因为我就是想不出来

问题的可能解决方案

target.mountain=9
掷骰子让我们把问题弄难一点，比如说5个骰子

library(tidyverse)
rolls <- sample(1:6,replace = TRUE, size = 5)
target.mountain <- 7

#Make all possible combinations of the dice:
map_dfr(seq_along(rolls),~ combn(seq_along(rolls),.x,simplify = FALSE) %>%
          map(~tibble(dice = list(.), sum = sum(rolls[.]), rolls = list(rolls[.]),length = length(.)))) %>%
  #filter to only those combinations which equal the target  
  filter(sum == target.mountain) %>%
  #Now make all possible combinations of the sets that equal the target
  {map2(.x = list(.), .y = nrow(.) %>% map(.x = seq(.), .f = combn,x=.,simplify = FALSE) %>% unlist(recursive = FALSE),
        ~.x[unlist(.y),])} %>%
  #Subset to non-overlapping sets
  subset(map_lgl(.,~length(reduce(.x$dice,union))==length(unlist(.x$dice)))) -> part1 

map(part1, as.data.frame)
#[[1]]
#  dice sum rolls length
#1 1, 3   7  3, 4      2
#
#[[2]]
#  dice sum rolls length
#1 4, 5   7  6, 1      2
#
#[[3]]
#     dice sum   rolls length
#1 2, 3, 5   7 2, 4, 1      3
#
#[[4]]
#  dice sum rolls length
#1 1, 3   7  3, 4      2
#2 4, 5   7  6, 1      2

为什么不返回同样有效的
4+3+2==9,5
，但是我想用尽可能少的数字组合来创建目标值，因此理想情况下我想组合2而不是组合3这太棒了！老实说，这件事我已经坚持了好几天了。无法解释这会有多大帮助，因为我不知道该去哪里。现在，我必须返回的值只有在范围（5-10）内时才有用。既然您已经帮助我获得了所需的值，那么有没有一种方法可以组合“剩余”数（不是==target.mountain的数）以便它们可以使用呢？你能澄清一下这是否有意义吗？看看@Ian Campbell的答案，这是一个更大的versatileNo问题，不管怎样，非常感谢你的帮助！如果我的回答对你有帮助，我很高兴。这也很好，非常感谢你的帮助。但是，如何从地图中提取值，使其以列表格式显示？只是list（）？奇怪的是，这里有一个函数
dplyr:：pull
，你可以使用
part2%>%pull（rolls）
，这将产生一个列表。你是个英雄，真的救了我一命。非常感谢你！对不起，第二个问题，我想你不能再帮我了吧？现在我知道了哪些骰子是用来组合得到target.mountain的。我如何返回（）列表中未与target.mountain值一起使用的其他骰子？我已经玩了一个小时左右了。一直遇到这个错误，不知道如何修复它。错误：
.x
为空，且未提供任何
.init
part1 %>% 
  #subset to the largest number of sets
  subset(map_dbl(.,nrow) == max(map_dbl(.,nrow))) %>%
  #subset to the fewest number of total dice
  subset(map_dbl(.,~sum(.x$length)) == min(map_dbl(.,~sum(.x$length)))) %>%
  #if there are still ties, pick the first
  `[[`(1) -> part2

as.data.frame(part2)
#  dice sum rolls length
#1 1, 3   7  3, 4      2
#2 4, 5   7  6, 1      2