set_partitioning_model += pulp.lpSum(abs_sum_errs), "Total_Absolute_Error" for s_idx, st_vars in covering.items(): # 计算当前子集s的元素总和 current_set_sum = pulp.lpSum([p * superset_data[i] for i, p in enumerate(st_vars)]) # 计算子集s的目标总和（基于超集均值和子集大小） target_set_sum = set_sizes[s_idx] * superset_mean # 计算子集s的总和误差 set_sum_err = pulp.LpVariable(f"set_{s_idx}_sum_error") set_partitioning_model += set_sum_err == current_set_sum - target_set_sum, \ f"Set_{s_idx}_Sum_Error_Definition" # 定义绝对误差的约束 set_partitioning_model += abs_sum_errs[s_idx] >= set_sum_err, \ f"Set_{s_idx}_Abs_Error_Upper_Bound_Pos" set_partitioning_model += abs_sum_errs[s_idx] >= -set_sum_err, \ f"Set_{s_idx}_Abs_Error_Upper_Bound_Neg" # 约束：每个子集的大小是预设的 for n, st_vars in zip(set_sizes, covering.values()): set_partitioning_model += pulp.lpSum(st_vars) == n, \ f"Set_Size_Constraint_{set_sizes.index(n)}" # 约束：超集中的每个元素只能被使用一次 for i, _ in enumerate(superset_data): set_partitioning_model += ( pulp.lpSum([covering[s_idx][i] for s_idx in range(N)]) == 1, f"Element_{i}_Used_Once" ) # 求解模型 set_partitioning_model.solve(pulp.PULP_CBC_CMD(msg=False)) # msg=False 减少输出 # 解析结果 result_subsets = [[] for _ in range(N)] for s_idx in range(N): for i, var in enumerate(covering[s_idx]): if var.value() == 1: result_subsets[s_idx].append(superset_data[i]) return result_subsets, superset_mean # 示例 1: 完美分配 superset1 = [100]*5 + [101]*10 + [102]*5 set_sizes1 = [2, 4, 14] result_subsets1, superset_mean1 = solve_subset_partitioning(superset1, set_sizes1) print("--- 示例 1 结果 ---") print(f"超集均值: {superset_mean1}") for i, subset in enumerate(result_subsets1): print(f"子集 {i}: {subset}, 均值: {mean(subset)}") # 示例 2: 最佳拟合（无法完美分配） superset2 = [100]*5 + [103]*10 + [104]*5 set_sizes2 = [2, 4, 14] result_subsets2, superset_mean2 = solve_subset_partitioning(superset2, set_sizes2) print("\n--- 示例 2 结果 ---") print(f"超集均值: {superset_mean2}") for i, subset in enumerate(result_subsets2): print(f"子集 {i}: {subset}, 均值: {mean(subset)}")示例 1 运行结果:--- 示例 1 结果 --- 超集均值: 101 子集 0: [100, 102], 均值: 101 子集 1: [100, 100, 102, 102], 均值: 101 子集 2: [100, 100, 100, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 102, 102, 102], 均值: 101示例 2 运行结果:--- 示例 2 结果 --- 超集均值: 102.5 子集 0: [103, 103], 均值: 103 子集 1: [100, 100, 104, 104], 均值: 102 子集 2: [100, 100, 100, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 104, 104, 104], 均值: 102.57142857142857注意事项： 腾讯智影-AI数字人 基于AI数字人能力，实现7*24小时AI数字人直播带货，低成本实现直播业务快速增增，全天智能在线直播 73 查看详情 计算复杂度： 线性规划求解器在理论上是多项式时间复杂度的，但在实际应用中，对于大规模的整数线性规划问题（变量数量和约束数量都很大），求解时间可能会显著增加。
云原生应用的安全策略与访问控制是保障系统稳定运行和数据安全的核心环节。
这种方法在处理普查区号、商品编码或其他需要严格保留字符串格式的数据时尤为实用。
在C++中，将字符串转换为double类型有多种方法，每种方式适用于不同的场景。
什么是将实例用作属性 简单来说，就是在一个类的实例中，把另一个类的实例赋值给它的某个属性。
这能显著减少初始页面加载的数据量。
只需将初始的pl.DataFrame替换为pl.LazyFrame，并在最后调用.collect()即可。
巧文书 巧文书是一款AI写标书、AI写方案的产品。
如果涉及格式化输出或复杂解析，再考虑 ostringstream 或 sscanf 等方式。
示例：$array = [1, 100, 6]; sort($array, SORT_NATURAL); var_dump($array); // 输出：array(3) { [0]=> int(1) [1]=> int(6) [2]=> int(100) } rsort($array, SORT_NATURAL); var_dump($array); // 输出：array(3) { [0]=> int(100) [1]=> int(6) [2]=> int(1) }注意事项： SORT_NATURAL 标志在PHP 5.4.0中引入。
" available_resource = inventory[resource_name] if order > available_resource: return f"抱歉，'{resource_name}' 资源不足。
这使得对HTTP处理函数的单元测试变得非常直接和高效。
测试分类与职责划分 Go项目中的测试通常分为三类：单元测试、集成测试和端到端测试。
基本上就这些。
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它跨平台、灵活且易于维护。
总结 理解Go语言中方法接收器的工作原理是编写健壮且符合Go惯例代码的关键。
例如，gographics/gmagick 库旨在提供GraphicsMagick的Go语言接口。
自定义比较函数： 不使用 reflect.DeepEqual，而是编写自定义的比较函数，对不同类型的数据进行特殊处理。
print(...): 最后，print() 函数将获取到的字符（等级）输出到控制台。

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