R识别哪些值与特定量相加的变量

Question

我有这样的df：

       Client.Code.      Invoice        Amount 
   1:      1004772    20170800563       3620.32
   2:      1005012    20171000389       52661.62
   3:      1005012    20171000466       14800.72
   4:      1004742    20171200022       5445.00
   5:      1004724    20171100426       26620.00

然后我得到（例如）客户1005012支付67462,34。在这种情况下，简单的香草知道这笔付款与发票20171000389和20171000466有关，但有时可能真的很难。

我想知道在R中是否有任何方法来识别其金额总和等于给定数量的变量，并遵守所有变量应该来自同一客户端代码的限制。

谢谢。

Answer 1

这是一棵树中的搜索，它可以很大（即使使用修剪）。在这种情况下，修剪意味着如果您的值已经大于所需的总和，则继续在分支中搜索是没有用的。您可以像这样实现此搜索：

library(data.tree)

find_solutions <- function(df, client.code, sum.value, print_tree = FALSE) {

  df_sub <- subset(df, Client.Code. == client.code)
  # Sorting makes pruning better
  df_sub <- df_sub[order(df_sub$Amount, decreasing = TRUE), ]
  n <- nrow(df_sub)
  max <- sum.value
  solutions <- list()

  grow_tree <- function(node) {

    id <- node$level
    if (id <= n) {          
      val <- node$value + df_sub$Amount[id]
      if (val == max) {
        solutions[[length(solutions) + 1]] <<- 
          c(which(node$path[-1] == "yes"), id)
        node$AddChild("yes", value = val)
      } else if (val < max) {
        grow_tree(node$AddChild("yes", value = val))
        grow_tree(node$AddChild("no", value = node$value))
      } else {
        grow_tree(node$AddChild("no", value = node$value))
      }
    }

    NULL
  }

  grow_tree(root <- Node$new(value = 0))

  if (print_tree) print(root, "value")

  lapply(solutions, function(ids) df_sub$Invoice[ids])
}

---

测试：

# Your example data
df <- read.table(text = "       Client.Code.      Invoice        Amount 
   1:      1004772    20170800563       3620.32
           2:      1005012    20171000389       52661.62
           3:      1005012    20171000466       14800.72
           4:      1004742    20171200022       5445.00
           5:      1004724    20171100426       26620.00")


find_solutions(df, client.code = 1005012, sum.value = 67462.34, print_tree = TRUE)

df2 <- df
df2$Client.Code. = 1005012  
find_solutions(df2, client.code = 1005012, sum.value = 67462.34, print_tree = TRUE)