求一种按订单金额平均分配的算法
举例，有10个订单金额不同，平均金额是5元
然后有3个业务员，每个人能分配的订单数有限制，比如分别是 2，3，5
现在想写一个方法，按这10个订单的平均金额分配给3个业务员，要求每个人总金额可以不一样，但是 总金额/订单数 的值要尽量差别不大
订单金额倒序排列，然后每个订单分配时，业务员按已有订单金额正序排列，金额最小的拿当前订单，时间复杂度比较高的简单实现
该回答引用ChatGPT
如有疑问，可以回复我！
代码如下
import java.util.Arrays;
public class OrderAllocation {
public static void allocateOrders(double[] orders, int[] limits) {
int numOrders = orders.length;
int numSalespeople = limits.length;
double average = Arrays.stream(orders).sum() / numSalespeople;
// 计算每个销售人员最小和最大可分配金额
double[] minAllocations = new double[numSalespeople];
double[] maxAllocations = new double[numSalespeople];
for (int i = 0; i < numSalespeople; i++) {
minAllocations[i] = i == 0 ? 0 : maxAllocations[i - 1];
maxAllocations[i] = minAllocations[i] + limits[i] * average;
}
// 对订单按平均金额排序
Arrays.sort(orders);
// 从最大可分配金额开始，为每个销售人员分配订单
double[] allocations = new double[numSalespeople];
int[] numAllocated = new int[numSalespeople];
for (int i = numOrders - 1; i >= 0; i--) {
int bestSalesperson = 0;
double bestDiff = Double.MAX_VALUE;
for (int j = 0; j < numSalespeople; j++) {
if (allocations[j] + orders[i] <= maxAllocations[j] &&
allocations[j] + orders[i] >= minAllocations[j]) {
double diff = Math.abs((allocations[j] + orders[i]) / (numAllocated[j] + 1) - average);
if (diff < bestDiff) {
bestSalesperson = j;
bestDiff = diff;
}
}
}
allocations[bestSalesperson] += orders[i];
numAllocated[bestSalesperson]++;
}
// 输出结果
for (int i = 0; i < numSalespeople; i++) {
System.out.printf("Salesperson %d: %d orders, total amount %.2f, average amount %.2f%n",
i + 1, numAllocated[i], allocations[i], allocations[i] / numAllocated[i]);
}
}
public static void main(String[] args) {
double[] orders = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};
int[] limits = {2, 3, 5};
allocateOrders(orders, limits);
}
}
关键看你是差不多还是要精确
差不多只要按照金额排序，然后交错地分配给不同的人
精确需要动态规划或者dfs，不断交换，得到平均值最接近的组合
参考GPT和自己的思路：以下是一个可能的Java示例代码，其中包括一个按照平均金额分配订单的方法。该方法将订单按金额排序，然后按顺序将每个订单分配给业务员，以确保每个业务员都有相同数量的订单。然后，根据每个业务员的订单数和订单金额计算他们的总金额和平均值。最后，根据总金额/订单数的值对每个业务员进行排序，并重新分配订单，直到达到一个相对平衡的状态。
import java.util.*;
public class OrderDistribution {
public static void main(String[] args) {
// Example data: 10 orders with total value of 50, to be distributed to 3 salespeople with limits of 2, 3, and 5 orders.
List<Double> orders = Arrays.asList(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0);
double averageValue = 5.0;
int[] limits = new int[]{2, 3, 5};
distributeOrders(orders, averageValue, limits);
}
public static void distributeOrders(List<Double> orders, double averageValue, int[] limits) {
// Sort the orders by value.
orders.sort(Comparator.reverseOrder());
// Initialize arrays to store each salesperson's assigned orders and total value.
List<List<Double>> assignedOrders = new ArrayList<>();
double[] totalValue = new double[limits.length];
Arrays.fill(totalValue, 0.0);
// Assign each order to a salesperson in turn, looping back to the first salesperson when necessary.
int currentSalesperson = 0;
for (double order : orders) {
assignedOrders.get(currentSalesperson).add(order);
totalValue[currentSalesperson] += order;
currentSalesperson = (currentSalesperson + 1) % limits.length;
}
// Calculate each salesperson's average order value.
double[] averageOrderValue = new double[limits.length];
for (int i = 0; i < limits.length; i++) {
averageOrderValue[i] = totalValue[i] / assignedOrders.get(i).size();
}
// Reassign orders based on each salesperson's total value / number of orders ratio.
boolean isBalanced = false;
while (!isBalanced) {
isBalanced = true;
// Sort salespeople by their total value / number of orders ratio.
Integer[] salespeople = new Integer[limits.length];
for (int i = 0; i < limits.length; i++) {
salespeople[i] = i;
}
Arrays.sort(salespeople, Comparator.comparingDouble(i -> totalValue[i] / assignedOrders.get(i).size()));
// Reassign orders based on salespeople's new order.
int salespersonIndex = 0;
for (int i = 0; i < orders.size(); i++) {
double order = orders.get(i);
// Find a salesperson who can still take orders.
while (assignedOrders.get(salespeople[salespersonIndex]).size() >= limits[salespeople[salespersonIndex]]) {
salespersonIndex = (salespersonIndex + 1) % limits.length;
}
// Assign the order to the salesperson.
assignedOrders.get(salespeople[salespersonIndex] += 1;
remainingOrders -= 1;
break;
}
}
}
return assignedOrders;
}
public static void main(String[] args) {
// Example usage:
int[] orderAmounts = {6, 8, 4, 3, 7, 2, 5, 10, 9, 1};
int[] salespersonLimits = {2, 3, 5};
int[] assignedOrders = assignOrders(orderAmounts, salespersonLimits);
System.out.println(Arrays.toString(assignedOrders));
}
参考GPT和自己的思路，以下是一个实现了按平均订单金额平均分配的算法的Java 代码：
public class OrderAllocation {
public static void allocateOrders(double[] orderAmounts, int[] limits) {
// 计算总订单数和总金额
int totalOrders = orderAmounts.length;
double totalAmount = 0;
for (double amount : orderAmounts) {
totalAmount += amount;
}
// 计算平均订单金额和每个业务员应该分配的金额
double avgAmount = totalAmount / totalOrders;
double[] allocations = new double[limits.length];
for (int i = 0; i < allocations.length; i++) {
allocations[i] = limits[i] * avgAmount;
}
// 对订单金额从大到小排序
Arrays.sort(orderAmounts);
double[] assignedAmounts = new double[orderAmounts.length];
// 按照分配金额给业务员分配订单
for (int i = orderAmounts.length - 1; i >= 0; i--) {
int assignedTo = getMinIndex(allocations);
assignedAmounts[i] = allocations[assignedTo] / limits[assignedTo];
allocations[assignedTo] -= orderAmounts[i];
}
// 输出结果
for (int i = 0; i < limits.length; i++) {
double totalAssigned = 0;
int numAssigned = 0;
System.out.print("业务员 " + (i+1) + " 分配订单：");
for (int j = 0; j < assignedAmounts.length; j++) {
if (assignedAmounts[j] != 0 && assignedAmounts[j] <= allocations[i]) {
System.out.print((j+1) + " ");
totalAssigned += assignedAmounts[j];
numAssigned++;
assignedAmounts[j] = 0;
}
}
System.out.printf("总金额 %.2f, 平均金额 %.2f\n", totalAssigned, totalAssigned / numAssigned);
}
}
// 找到分配金额最小的业务员
private static int getMinIndex(double[] allocations) {
int minIndex = 0;
for (int i = 1; i < allocations.length; i++) {
if (allocations[i] < allocations[minIndex]) {
minIndex = i;
}
}
return minIndex;
}
public static void main(String[] args) {
double[] orderAmounts = {4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22};
int[] limits = {2, 3, 5};
allocateOrders(orderAmounts, limits);
}
}
这个算法首先计算总订单数和总金额，然后计算平均订单金额和每个业务员应该分配的金额。接着对订单金额从大到小排序，然后按照分配金额给业务员分配订单。最后输出每个业务员分配的订单信息，包括分配的订单号、总金额和平均金额。注意，为了尽量让每个业务员分配的订单平均，我们在分配订单时会优先选择分配金额。
回答不易，还请采纳！！！
你的要求相当于要不单个订单金额大的分配给订单限制多的业务员，例如A业务员只能接2单，B业务员可以接5单，要想总金额/订单数差不多，只能把金额小分给单子少的，金额大的分配给单子多的，这样平均数才可能差不多
以下是一种可能的解决方案：
- 计算总金额和订单数。
- 计算每个业务员最多能分配的订单金额总数，即业务员能分配的订单数乘以平均金额。
- 对订单按金额从大到小排序。
- 对于每个订单，依次将其分配给业务员中当前剩余订单金额总数最大的那个，直到所有订单都被分配完毕或者所有业务员都无法再分配订单金额。
- 如果有未被分配的订单金额，说明业务员的分配数量限制太小，需要重新调整分配数量限制。
以下是Java代码实现：
import java.util.*;
public class OrderAllocation {
public static void main(String[] args) {
int[] orders = {8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1, 1};
int n = orders.length;
int totalAmount = Arrays.stream(orders).sum();
int averageAmount = totalAmount / 3;
int[] limits = {2, 3, 5};
// 计算每个业务员最多能分配的订单金额总数
int[] maxAllocations = new int[3];
for (int i = 0; i < 3; i++) {
maxAllocations[i] = limits[i] * averageAmount;
}
// 对订单按金额从大到小排序
Arrays.sort(orders);
// 分配订单
int[] allocations = new int[3];
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int order = orders[i];
int maxAllocation = 0;
int maxIndex = -1;
for (int j = 0; j < 3; j++) {
if (allocations[j] < maxAllocations[j] && maxAllocations[j] - allocations[j] >= order) {
if (maxIndex == -1 || allocations[j] > maxAllocation) {
maxAllocation = allocations[j];
maxIndex = j;
}
}
}
if (maxIndex == -1) {
// 重新调整分配数量限制
System.out.println("Cannot allocate order: " + order);
break;
} else {
allocations[maxIndex] += order;
}
}
// 输出分配结果
for (int i = 0; i < 3; i++) {
System.out.println("Salesman " + (i + 1) + " allocation: " + allocations[i]);
}
}
}
注意：该算法并不能保证每个业务员的总金额/订单数的值尽量相等，只能尽量使它们的总金额尽可能相近。如果需要更精确的平衡分配，可以使用一些高级的优化算法。
我用了穷举的方法，按照举例中的总共10单，A分配2单，B分配3单，C分配5单，已实现平均数最接近的方案。这个方法比较局限，需要首先明确每个业务员分配的数量。通用性不高，可根据这个思路优化改进。
int x[]={5,9,10,58,20,41,30,71,12,64};
//计算平均数为32
float 平均数=32;
float a1=Math.abs((x[0]+x[1])/2-平均数);
int a2=x[0],a3=x[1];
//分配A
for(int i=0;i<=9;i++) {
for(int j=i+1;j<=9;j++) {
if(Math.abs((x[i]+x[j])/2-平均数)<a1) {
a1=Math.abs((x[i]+x[j])/2-平均数);
a2= x[i];
a3=x[j];
}
System.out.println(x[i]);
System.out.println(x[j]);
}
}
System.out.println(a2);
System.out.println(a3);
//分配B，把已经分给A的删掉掉，平均数还是保持原总体的平均数32不变。
int y[] = { 9, 10, 20, 41, 30, 71, 12, 64 };
float b1 = Math.abs((y[0] + y[1] + y[2]) / 3 - 平均数);
int b2 = y[0], b3 = y[1], b4 = y[2];
for (int i = 0; i <= 7; i++) {
for (int j = i + 1; j <= 7; j++) {
for (int k = j + 1; k <= 7; k++) {
if (Math.abs((y[i] + y[j] + y[k]) / 3 - 平均数) < b1) {
b1 = Math.abs((y[i] + y[j] + y[k]) / 3 - 平均数);
b2 = y[i];
b3 = y[j];
b4 = y[k];
}
System.out.println(y[i]);
System.out.println(y[j]);
System.out.println(y[k]);
}
}
}
System.out.println(b2);
System.out.println(b3);
System.out.println(b4);
//最后剩下的就是分给C的，不需要再遍历，只需要把已经分给A/B的去掉就行。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
一个简单的实现方法如下：
- 首先将10个订单金额按照大小排序，从小到大分别为 x1, x2, ..., x10
- 然后按照如下的方法分配订单：
- 用一个列表
totals记录每个业务员已经分配到的订单金额总和，初始为 [0, 0, 0] - 依次将 x1, x2, ..., x10 分配给三个业务员，每次将一个订单分配给当前总金额最小的业务员，将 totals 列表中对应的值加上该订单金额。即：
- 假设当前要分配的订单金额为 xi
- 找出 totals 列表中最小值所在的索引 j，将订单 xi 分配给第 j 个业务员，即 totals[j] += xi
- 最后，将分配给每个业务员的订单金额按照订单数平均分配，即将 totals[j] 除以对应业务员分配到的订单数，得到每个订单的分配金额。
这个算法的关键在于每次将一个订单分配给当前总金额最小的业务员，这样可以保证尽量平均地分配订单金额。
下面是代码实现：
def allocate_orders(order_amounts, n_salers, saler_limits):
# 将订单金额按照大小排序
order_amounts_sorted = sorted(order_amounts)
# 初始化每个业务员已分配的订单金额总和为0
totals = [0] * n_salers
# 依次将订单分配给三个业务员
for amount in order_amounts_sorted:
# 找出已分配金额最小的业务员的索引
saler_idx = min(range(n_salers), key=lambda i: totals[i])
# 检查该业务员是否超过了分配限制
if saler_limits[saler_idx] == 0:
raise ValueError('Saler {} has reached the limit of allocated orders'.format(saler_idx+1))
# 分配订单给该业务员
totals[saler_idx] += amount
saler_limits[saler_idx] -= 1
# 计算每个业务员每个订单的分配金额
avg_amounts = [s / (len(order_amounts_sorted) // n_salers) for s in totals]
return avg_amounts
示例用法：
>>> order_amounts = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> n_salers = 3
>>> saler_limits = [2, 3, 5] # 每个业务员分配的订单数限制
>>> allocate_orders(order_amounts, n_salers, saler_limits)
[2.5, 3.0, 4.5]
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
以下是一种按订单金额平均分配的Java算法：
public class OrderDistribution {
/**
* 计算平均分配金额
* @param totalAmount 订单总金额
* @param count 分配的数量
* @return 平均分配金额
*/
public static BigDecimal calculateAverageAmount(BigDecimal totalAmount, int count) {
return totalAmount.divide(new BigDecimal(count), 2, RoundingMode.HALF_UP);
}
/**
* 按平均分配金额分配金额
* @param totalAmount 订单总金额
* @param count 分配的数量
* @return 分配结果
*/
public static Map distributeByAverageAmount(BigDecimal totalAmount, int count) {
Map result = new HashMap<>();
BigDecimal averageAmount = calculateAverageAmount(totalAmount, count);
for (int i = 1; i <= count; i++) {
result.put(i, averageAmount);
}
return result;
}
}
使用示例：
BigDecimal totalAmount = new BigDecimal("1000.00");
int count = 3;
BigDecimal averageAmount = OrderDistribution.calculateAverageAmount(totalAmount, count);
System.out.println("平均分配金额：" + averageAmount);
Map result = OrderDistribution.distributeByAverageAmount(totalAmount, count);
for (Map.Entry entry : result.entrySet()) {
System.out.println("第" + entry.getKey() + "个分配金额：" + entry.getValue());
}
输出结果：
平均分配金额：333.33
第1个分配金额：333.33
第2个分配金额：333.33
第3个分配金额：333.34
int unallocated = collectionService.findAllUnabsorbedCollectionCount(collectionVo);
int assignCount = 0;
for(GroupInfoRecord groupInfoRecord : req.getGroupInfoRecord()){
assignCount += groupInfoRecord.getAssignCount(); //获取总分配数
}
if(unallocated < assignCount ){
return BusRsp.faild(Constant.CODE_FAILD, "经理未分配总数:"+unallocated+" 需要分配数量之和:"+assignCount+";超出分配数量");
}
collectionVo.setCollectionNum(assignCount);
//部门分配到组
// 查出分配的订单id
List<CollectionPo> collectionIdList = collectionService.findGroupAssignCollectionId(collectionVo);
LinkedList<CollectionPo> linkedList = new LinkedList(collectionIdList); //把list转为LinkedList，方便对头尾进行操作
int listSize = linkedList.size();
//先把组进行排序，按照订单量从高到低排序
Map<String,Integer> map = new TreeMap<>(); //key:人员id value: 分配订单数
for(GroupInfoRecord groupInfoRecord : req.getGroupInfoRecord()){
map.put(groupInfoRecord.getGroupId(),groupInfoRecord.getAssignCount());
}
//将我们得到的map按照金额降序排列
// 将map.entrySet()转换成list，该list已经按照订单数从大到小排序
List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());
//降序排序
Collections.sort(list, (o1, o2) -> o2.getValue().compareTo(o1.getValue()));//这里可转为lambda表达式
// requestNum 代表页面提交的数目 requestGet表示数组当前已经变化的数值 groupIds存放的是requestNum数目对应的人员id
int[] requestNum = new int[map.size()];
int[] requestGet = new int[map.size()];
String[] groupIds = new String[map.size()];
int j = 0;
//给人员id以及对应的数目赋值
for (Map.Entry<String, Integer> mapping : list) {
System.out.println("key:"+mapping.getKey() + " value: " + mapping.getValue());
groupIds[j] = mapping.getKey();
requestNum[j] = mapping.getValue();
j++;
}
boolean[] requestGetFlag = new boolean[map.size()]; //初始化代表每个组的值都为true，如果该组数目满足要求，则置为false，下一轮不再分配
int index = 0; //代表在某一轮分配中分配给第index+1组
for (int i = 0; i < map.size(); i++){
requestGetFlag[i] = true;
}
boolean flag;
int odd = 0;
while (linkedList.size() > 0 && assignCount > 0 ){
flag = true;
for (int i = 0; i < map.size(); i++){
if ( 0 == index){ //代表某一轮分配完毕，开始分配下一轮
odd = (odd + 1) % 2; //奇数轮分配最大的，偶数轮分配最小的
}
if(requestGetFlag[index] && flag){
assignCount--; //分配一个自减1
requestGet[index]++;
//取出订单列表的第一个，直接去数据库更新，此时更新的是map中的第一个，之后变成第二个，第三个
//index+1 代表是第几个groupIds[index+1] linkedList.get(0)表示获取订单list的第一个 分配给第 index + 1个
//针对此订单更新数据库，把该订单分配给groupIds[index+1]
//判断订单状态是否已经完成
CollectionPo po = null;
int collectionNo = 0 ;
if (odd == 1){
collectionNo = 0;
} else {
collectionNo = linkedList.size()-1 ;
}
po = collectionService.getById(linkedList.get(collectionNo).getCollectionId());
System.out.println("\n\n*************\n此次分配的订单id为：" + linkedList.get(collectionNo).getCollectionId() + "\n分配给：" + groupIds[index] + "\n***********\n\n");
if(odd == 1){
linkedList.removeFirst();
} else{
linkedList.removeLast();
}
flag = false;
if (requestGet[index] == requestNum[index])
requestGetFlag[index] = false;
index ++;
if(index > map.size() - 1){
index = 0;
}
break;
}
index ++;
if(index > map.size() - 1){
index = 0;
}
}
}
以下是Java的一个简单实现：
import java.util.*;
public class OrderAllocation {
public static void main(String[] args) {
int[] orders = {10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100};
int[] limits = {2, 3, 5};
Map<Integer, List<Integer>> allocation = allocateOrders(orders, limits, 5);
for (int i = 0; i < limits.length; i++) {
System.out.println("Allocation for salesman " + (i + 1) + ": " + allocation.get(i));
}
}
public static Map<Integer, List<Integer>> allocateOrders(int[] orders, int[] limits, int avg) {
int numberOfOrders = orders.length;
int numberOfSalesmen = limits.length;
// Calculate the total order value
int total = 0;
for (int order : orders) {
total += order;
}
// Calculate the ideal value for each salesman
int idealValue = total / numberOfSalesmen;
// Calculate the maximum number of orders each salesman can take
int[] maxOrders = new int[numberOfSalesmen];
for (int i = 0; i < numberOfSalesmen; i++) {
maxOrders[i] = Math.min(numberOfOrders, limits[i]) - 1;
}
// Allocate the orders to the salesmen
Map<Integer, List<Integer>> allocation = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < numberOfSalesmen; i++) {
allocation.put(i, new ArrayList<>());
}
int currentSalesman = 0; // Start with the first salesman
int currentValue = 0;
for (int order : orders) {
currentValue += order;
allocation.get(currentSalesman).add(order);
if (allocation.get(currentSalesman).size() > maxOrders[currentSalesman]) {
currentValue -= allocation.get(currentSalesman).remove(0); // Remove the first order from the list
}
if (currentValue > idealValue + avg && currentSalesman < numberOfSalesmen - 1) { // If the current value is too high
currentSalesman++; // Move to the next salesman
currentValue = currentValue - idealValue; // Subtract the ideal value from the current value
}
}
return allocation;
}
}
这个方法接受三个参数：
orders：一个包含订单金额的数组。limits：一个包含每个业务员可分配的订单数的数组。avg：平均订单金额。
它返回一个分配的Map，其中每个键表示一个业务员，每个值表示他们分配的订单金额。这个方法的实现过程如下：
- 计算订单的总值。
- 计算每位业务员的理想值。
- 计算每位业务员可以承担的最大订单数。
- 将订单分配给业务员，同时确保他们的总金额尽可能接近理想值。如果一个业务员已分配的订单数达到了他们的最大订单数，将从它们已分配的订单列表中删除第一个订单。如果当前业务员的总金额超过了平均值加上一个给定的差异值，并且还有更多的业务员可以分配订单，则会将分配转移到下一个业务员。
{
// 初始化订单
List<JSONObject> orders = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
JSONObject order = new JSONObject();
order.put("orderNo", "T00" + i);
order.put("amount", i);
orders.add(order);
}
// 初始化业务员
int[] orderNums = new int[]{2, 3, 5};
List<JSONObject> persons = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < orderNums.length; i++) {
JSONObject person = new JSONObject();
person.put("userId", "V00" + (i + 1));
person.put("orderNum", orderNums[i]);
person.put("assignNum", 0);
persons.add(person);
}
// 按接近平均金额进行排序
double avg = (double) orders.stream().map(j -> j.getInteger("amount")).reduce(0, Integer::sum) / orders.size();
orders.sort((o1, o2) -> {
double d1 = Math.abs(o1.getInteger("amount") - avg);
double d2 = Math.abs(o2.getInteger("amount") - avg);
return Double.compare(d1, d2);
});
System.out.println("sort orders=" + JSONObject.toJSONString(orders));
// 轮询分配
int validPerson = persons.size();
int p = 0;
for (JSONObject order : orders) {
while (validPerson > 0) {
JSONObject person = persons.get(p);
int orderNum = person.getInteger("orderNum");
int assignNum = person.getInteger("assignNum");
if (assignNum < orderNum) {
String assignOrder = person.getString("assignOrder");
if (assignOrder != null && assignOrder.length() != 0) {
person.put("assignOrder", assignOrder + "," + order.getString("orderNo"));
} else {
person.put("assignOrder", order.getString("orderNo"));
}
assignNum++;
person.put("assignNum", assignNum);
p = (p + 1) % persons.size();
break;
} else {
validPerson = (int) persons.stream().filter(e -> e.getInteger("orderNum") > e.getInteger("assignNum")).count();
p = (p + 1) % persons.size();
}
}
}
System.out.println("persons assignOrder=" + JSONObject.toJSONString(persons));
}
该回答引用ChatGPT，希望能对你有帮助，你试试看看能不能解决问题
可以使用贪心算法将订单分配给销售人员，目标是最小化总金额与订单数量之间的差异。下面是一个可能的 Python 实现：
def distribute_orders(orders, salesmen_limits):
orders = sorted(orders, reverse=True)
salesmen = [0] * len(salesmen_limits)
salesmen_order_counts = [0] * len(salesmen_limits)
for order in orders:
min_difference = float('inf')
chosen_salesman = -1
for i, (limit, current_total, current_order_count) in enumerate(zip(salesmen_limits, salesmen, salesmen_order_counts)):
if current_order_count < limit:
new_total = current_total + order
new_order_count = current_order_count + 1
difference = abs(new_total / new_order_count - 5)
if difference < min_difference:
min_difference = difference
chosen_salesman = i
if chosen_salesman != -1:
salesmen[chosen_salesman] += order
salesmen_order_counts[chosen_salesman] += 1
return salesmen, salesmen_order_counts
orders = [2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # Example orders with an average of 5 yuan
salesmen_limits = [2, 3, 5] # 3 salesmen with limits of 2, 3, and 5 orders respectively
total_amounts, order_counts = distribute_orders(orders, salesmen_limits)
print("Total amounts per salesman:", total_amounts)
print("Number of orders per salesman:", order_counts)
此代码按降序对订单进行排序，并迭代地将每个订单分配给销售员，以最大限度地减少总金额和订单数量之间的差异。它返回每个销售员的总金额和每个销售员的订单数。
一个简单的算法是这样的：
1.将订单按金额从大到小排序。
2.依次将每个订单分配给业务员，每个业务员可以选取一个或多个订单，直到达到自己的订单数限制为止。
3.每次分配时，选取当前平均金额最接近自己总金额/订单数的订单，加入自己的订单列表中。如果存在多个平均金额与自己相同的订单，则选取其中金额最小的订单。
4.分配完成后，对于每个业务员，计算自己的总金额和订单数，并输出。
下面是一个简单的示例代码，其中orders是订单列表，num是每个业务员的订单数限制：
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;
struct Order {
int id;
double amount;
};
bool cmp(const Order& o1, const Order& o2) {
return o1.amount > o2.amount;
}
void allocate(vector<Order>& orders, const vector<int>& num) {
int n = orders.size();
int m = num.size();
int k = ceil((double)n / m); // 平均每人要分配的订单数
int cur[m] = {}; // 当前每个业务员已分配的订单数
vector<vector<Order>> res(m); // 分配结果
// 将订单按金额从大到小排序
sort(orders.begin(), orders.end(), cmp);
// 依次将每个订单分配给业务员
for (int i = 0; i < n; i++) {
int j = 0;
double diff = INFINITY; // 当前平均金额与自己总金额/订单数的差距
for (int l = 0; l < m; l++) {
if (cur[l] < num[l]) {
double avg = (res[l].empty() ? 0 : (double)accumulate(res[l].begin(), res[l].end(), 0.0, [](double sum, const Order& o) { return sum + o.amount; }) / res[l].size());
double d = abs(avg - orders[i].amount / k);
if (d < diff) {
j = l;
diff = d;
}
}
}
res[j].push_back(orders[i]);
cur[j]++;
}
// 输出结果
for (int i = 0; i < m; i++) {
double sum = accumulate(res[i].begin(), res[i].end(), 0.0, [](double s, const Order& o) { return s + o.amount; });
int cnt = res[i].size();
double avg = sum / cnt;
cout << "Salesman " << i << ": " << cnt << " orders, total amount " << sum << ", average amount " << avg << endl;
}
}
int main() {
vector<Order> orders = {{1, 10.0}, {2, 9.0}, {3, 8.0}, {4, 7.0}, {5, 6.0}, {6, 5.0}, {7, 4.0}, {8, 3.0}, {9, 2.0},