关于#算法#的问题，如何解决？动态平衡算法实现
制定一种中奖规则
彩票购买价格为1。
出售彩票号码为4位数字，彩票的类型有三种：
类型A：任意位置从0到9选择2个数字，其他位置用X补充，例子：0-X-X-1
类型B：任意位置从0到9选择3个数字，其他位置用X补充，例子: 0-X-1-1
类型C：任意位置从0到9选择4个数字，例子:1234,5123....
开奖号码为4位数字。
中奖条件：
类型A：对应位置任意两个数字符合开奖号码，则中奖，赔率为95
类型B：对应位置任意三个数字符合开奖号码，则中奖，赔率为950
类型C：对应位置任意四个数字符合开奖号码，则中奖，赔率为9500
例子：开奖号码：1234
A：1-X-X4中，1-X-X-1不中
B：1-X-3-4中，1-2-4X不中
C：1-2-3-4中，1-2-3-5不中
风险值计算规则：
例如数组中有5组号码（1XX4-10 代表【1XX4这个号码的数量为10】）：
15XX-11
1XX6-475
X5X6-5
X52X-20
XX26-47
1111-100
总成本：11+475+5+20+47 +100= 658
他们归属于号码：1526
所以这个号码风险值：558*95-658 = 52452
该图实现原理：
- 将随机生成三种类型数据，数据的结果如上图3
- 例如73XX，我会将这个号码枚举出所有可能号码【7300,7031,7032....7399】，A类型100种，B类型10种，C类型1种，然后别人将该对象归属到这个号码下
dict ：{
}'7300':[ 对象（73XX）], '7301':[ 对象（73XX）], ....
然后遍历所有号码，把对象归属到号码中，如上面所说
这些号码归属到1526这个号码中15XX-11 1XX6-475 X5X6-5 X52X-20 XX26-47
dict:{
}'1526':[ 对象（15XX-11 ），对象（1XX6-475 ），对象（X5X6-5 ），对象（X52X-20 ），对象（XX26-47 ）]
然后遍历生成图1柱状图
问题：如果实现“动态平衡”将柱状图左边的号码降低到阈值之下，达到平衡效果，并更新号码的可用数量和已用数据?
附上柱状图实现方法：
//柱状图显示-风险
buildBar_Risk(
that, //全局对象
div_id, //图div
tName, // 图title
pl5_2_sort_obj, //阈值简版
y_threshold, //阈值
dict_pl5_loss_show_temp //明细
) {
// //;
echarts.dispose(document.getElementById(div_id)); //销毁对象
var dom = document.getElementById(div_id);
var myChart = echarts.init(dom, null, {
renderer: "canvas",
useDirtyRect: false,
});
var option;
option = {
title: {
text: tName,
// subtext: "金额",
left: "center",
// top: "15%",
textStyle: {
fontSize: 20,
},
// subtextStyle: {
// fontSize: 15,
// },
},
dataset: [
{
dimensions: ["key", "risk"],
source: pl5_2_sort_obj,
},
{
//自带排序
transform: {
type: "sort",
config: { dimension: "risk", order: "desc" },
},
},
],
toolbox: {
show: true,
feature: {
mark: { show: true },
// dataView: { show: true, readOnly: false },
magicType: { show: true, type: ["line", "bar"] },
restore: { show: true },
saveAsImage: { show: true },
},
},
calculable: true,
tooltip: {
trigger: "axis",
axisPointer: {
type: "shadow",
},
},
grid: {
top: '20%',
left: '1%',
right: '10%',
containLabel: true
// top: "20%",
// // height:'80%',
// // width:'100%',
// // left: "3%",
// // right: "4%",
// // bottom: "3%",
// containLabel: true,
},
dataZoom: [
{
show: true,
// start: 0,
// end: 80,
start: that.dataZoom_start,
end: that.dataZoom_end,
},
{
type: "inside",
start: 0,
end: 100,
},
{
show: true,
yAxisIndex: 0,
filterMode: "empty",
width: 30,
height: "80%",
showDataShadow: false,
left: "93%",
},
],
xAxis: {
type: "category",
// axisLabel: { interval: 0, rotate: 30, align: "right" },
nameTextStyle: {
align: "right",
},
axisLabel: {
//X轴名称
show: true,
},
},
yAxis: {
// max: (value) => {
// //当数据位数不固定时,最大值向上取整
// var k = value.max;
// if (y_threshold > value.max) {
// k = y_threshold;
// }
// return k * 1.5;
// // var num = 10 ** (value.max.toString().length - 2);
// // return Math.ceil(value.max / num) * num * 1.2;
// },
// min: 0,
scale: true, //自适应
},
series: [
{
name: "金额",
type: "bar",
// encode: { x: "key", y: "key" },
encode: { x: "key", y: "risk" }, //数组分组
datasetIndex: 1,
label: {
show: false,
position: "top",
distance: 8,
// rotate: 10
},
itemStyle: {
normal: {
//这里是颜色
color: function (params) {
//注意，如果颜色太少的话，后面颜色不会自动循环，最好多定义几个颜色
// var colorList = ['#00A3E0', '#FFA100', '#ffc0cb', '#CCCCCC', '#BBFFAA', '#749f83', '#ca8622'];
// return colorList[params.dataIndex]
var colorList = ['#67C23A', '#F56C6C']
var index = 0;
if (parseFloat(params.name) > that.pl5_threshold) {
index = 1;
} else {
index = 0;
}
return colorList[index];
}
}
},
markLine: {
data: [
{
name: "阈值",
yAxis: y_threshold,
},
],
silent: true,
lineStyle: {
color: "rgba(255, 0, 0, 1)",
width: 2,
type: "dotted",
dashOffset: 16,
join: "bevel",
},
label: {
formatter: "阈值总额:{c}",
},
silent: true,
},
},
],
};
option && myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize", myChart.resize);
myChart.on("click", function (param) {
that.show_billList = []; //清空
var tlistshow = [];//临时对象数据
// # 需要的对象
// 中奖号码 中奖风险值 明细列表对象
for (var ks of pl5_2_sort_obj) {
if (ks['key'] == param.name) { //找到触发的金额
var tlist = dict_pl5_loss_show_temp[param.name]; //获取当前金额的对象
for (var d in tlist) {
let obj = {}
obj['key'] = tlist[d]['key'];
obj['lotteryNumber'] = tlist[d]['lotteryNumber']; // 中奖号码
obj['risk'] = tlist[d]['risk']; // 风险值
tlistshow.push(obj);
}
break;
}
}
console.log(tlistshow);
that.show_billList = tlistshow
that.mx_title = '当前风险金额：' + param.name + "(当前收入总额：" + String(that.total_Income) + ")";
that.openRisk = true;
});
},
自己柱状图显示数据处理结果的对象：
基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能，功能更加强大)
针对问题中所描述的“动态平衡算法实现”，可以采用以下步骤实现：
- 设置阈值。根据业务需求，可以设置一个阈值，当某个号码的风险值超过阈值时，就需要对该号码进行平衡操作。
- 计算号码的风险值。根据题目所给的中奖规则，可以对每个彩票号码计算出其对应的风险值。
- 构建号码归属字典。将所有的彩票对象按照其归属的号码进行分组，并将分组结果存储在一个字典中，以便后续的平衡操作。
- 遍历所有的彩票号码，并根据其风险值和阈值的大小关系，进行平衡操作。平衡操作可以将该号码的可用数量和已用数据进行更新，以达到平衡的效果。
下面是基于题目所给条件的完整代码实现（其中，动态平衡算法部分的代码在注释中）：
import random
class Lottery:
def __init__(self, lottery_type, lottery_number):
self.lottery_type = lottery_type
self.lottery_number = lottery_number
self.used_count = 0
class DynamicBalance:
def __init__(self, threshold):
self.threshold = threshold # 阈值
self.lottery_dict = {} # 彩票对象归属字典
def calc_risk(self, lottery):
if lottery.lottery_type == 'A':
# 对应位置任意两个数字符合开奖号码，则中奖，赔率为95
return 95
elif lottery.lottery_type == 'B':
# 对应位置任意三个数字符合开奖号码，则中奖，赔率为950
return 950
elif lottery.lottery_type == 'C':
# 对应位置任意四个数字符合开奖号码，则中奖，赔率为9500
return 9500
else:
return 0
def balance(self):
for number in self.lottery_dict.keys():
# 计算号码的风险值
risk_value = sum([self.calc_risk(lottery) * lottery.used_count for lottery in self.lottery_dict[number]])
if risk_value > self.threshold:
# 如果风险值超过阈值，则对该号码进行平衡操作
lottery_list = self.lottery_dict[number]
# 先计算该号码已使用的数量
used_count = sum([lottery.used_count for lottery in lottery_list])
# 根据风险值和阈值的比较关系，更新号码的可用数量和已用数据
for lottery in lottery_list:
lottery.used_count = round(lottery.used_count * (self.threshold / risk_value))
used_count += lottery.used_count - lottery.used_count
if used_count >= 100:
# 如果已用数据超过100，则需要对其他号码进行平衡操作
self.balance()
def add_lottery(self, lottery):
if lottery.lottery_number not in self.lottery_dict:
self.lottery_dict[lottery.lottery_number] = []
self.lottery_dict[lottery.lottery_number].append(lottery)
def get_lottery(self, lottery_type):
if lottery_type == 'A':
num1 = random.randint(0, 9)
num2 = random.randint(0, 9)
while num1 == num2:
num2 = random.randint(0, 9)
lottery_number = f"{num1}-X-X-{num2}"
elif lottery_type == 'B':
num1 = random.randint(0, 9)
num2 = random.randint(0, 9)
num3 = random.randint(0, 9)
while len(set([num1, num2, num3])) <def run_simulation(threshold):
dynamic_balance = DynamicBalance(threshold)
# 生成彩票数据
for _ in range(10000):
lottery_type = random.choice(['A', 'B', 'C'])
lottery_number = dynamic_balance.get_lottery(lottery_type)
lottery = Lottery(lottery_type, lottery_number)
dynamic_balance.add_lottery(lottery)
# 进行动态平衡操作
dynamic_balance.balance()
# 计算所有彩票的风险值
total_risk_value = 0
for number in dynamic_balance.lottery_dict.keys():
for lottery in dynamic_balance.lottery_dict[number]:
risk_value = dynamic_balance.calc_risk(lottery) * lottery.used_count
total_risk_value += risk_value
# 计算所有彩票的成本
total_cost = sum([lottery.used_count for number in dynamic_balance.lottery_dict.keys() for lottery in dynamic_balance.lottery_dict[number]])
return total_risk_value - total_cost
设置阈值
threshold = 50000
运行模拟
result = run_simulation(threshold)
输出结果
print(f"阈值为{threshold}时，风险值减去成本的值为{result}")
上述代码中，DynamicBalance 类用于实现动态平衡算法，其中 calc_risk 方法用于计算彩票的风险值，balance 方法用于实现动态平衡操作。run_simulation 函数用于运行模拟，计算在给定阈值下风险值减去成本的值。
在运行模拟时，可以尝试不同的阈值，观察风险值减去成本的值的变化。通过多次试验可以找到一个最优的阈值，使得风险值减去成本的值最大化。
该回答引用于gpt与OKX安生共同编写：
- 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写：
根据您的描述，实现动态平衡算法可以从以下几个方面考虑：
定义阈值：根据您的业务需求，定义一个阈值，当某个彩票购买数量超过该阈值时，就需要进行动态平衡。例如，当某种类型的彩票剩余数量小于该类型彩票购买数量的10%时，就需要进行动态平衡。
实现动态平衡逻辑：当某个彩票类型的购买数量超过阈值时，需要将该类型彩票的剩余数量平均分配给其他类型的彩票，以达到平衡的效果。具体实现方式可以遍历所有彩票类型，计算每种类型彩票应该得到的数量，并更新彩票剩余数量和已用数据。
更新柱状图数据：在动态平衡算法执行过程中，需要更新柱状图左边的号码数据以及可用数量和已用数据。具体实现方式是在动态平衡算法执行完成后重新生成柱状图数据，并将其绑定到对应的echarts对象上。
以上是一些可能的思路，您可以结合实际业务需求来实现动态平衡算法。希望对您有所帮助！
另外如果您想优化动态平衡算法，可以考虑以下几个方面：
优化彩票号码枚举逻辑：当生成某种类型的彩票数据时，不需要枚举所有可能的号码，而是可以根据已有的号码数据计算出还有哪些号码没有被使用过，并且符合该类型彩票的规则。这样可以减少枚举的数量，提高算法效率。
分组统计彩票数据：在对彩票数据进行统计时，可以将相同类型的彩票数据分组处理，以减少算法复杂度和内存占用。例如，可以把所有A类型的彩票数据放在一个数组中，所有B类型的彩票数据放在另一个数组中，以此类推。
优化柱状图数据生成逻辑：在生成柱状图数据时，可以通过缓存已有的彩票数据来提高生成速度。例如，当彩票数据有更新时，只需要更新与之相关的柱状图数据，而不需要重新生成全部数据。
使用并行计算：当彩票数据较大时，可以考虑使用并行计算技术，以加快算法执行速度。例如，可以将彩票数据分成多个部分，分别进行处理，最后再合并结果。
希望以上建议能够对您优化动态平衡算法有所帮助！