Python中的优化方法。类似于排列

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我有一种方法可以为预订过程生成一定数量的乘客。参数是最小和最大乘客人数。

只有两个条件:

  • number_of_adults必须大于0
  • [number_of_infants必须小于或等于number_of_adults

这是代码:

    def generate_numbers_of_paxes(min_number=1,max_number=9):

    number_of_passengers=random.randint(min_number, max_number)
    print(number_of_passengers)
    number_of_adults=random.randint(min_number, number_of_passengers)
    number_of_youths=random.randint(0, number_of_passengers-number_of_adults)
    number_of_children=random.randint(0, number_of_passengers-number_of_adults-number_of_youths)
    number_of_infants=random.randint(0, number_of_passengers-number_of_adults-number_of_youths-number_of_children)
    number_of_adults+=number_of_passengers-number_of_adults-number_of_youths-number_of_children-number_of_infants
    if(number_of_adults<number_of_infants):
        difference=number_of_infants-number_of_adults
        number_of_infants-=difference
        number_of_adults+=difference

    return [number_of_adults,number_of_youths,number_of_children,number_of_infants]

numbers_of_paxes=generate_numbers_of_paxes()
for (x,y) in enumerate(numbers_of_paxes):
    print(x,y)

此代码很好用,但是您可以看到行中有一些问题

number_of_adults+=number_of_passengers-number_of_adults-number_of_youths-number_of_children-number_of_infants

因为每个年龄段的人数总和并不总是等于number_of_passegers,因此我在number_of_adult上加上了差。

python optimization permutation
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number_of_infants = number_of_passengers - number_of_adults - number_of_youths - number_of_children

否则,它可能会低于所需数字以满足您的乘客要求(random0之间的number_of_passengers - number_of_adults - number_of_youths - number_of_children数字。]

但是...您最好计算出

之前的婴儿数,然后根据列出的约束条件,以number_of_infants作为random()的最小值计算成人数。保留孩子的数量直到最后,并应用相同的逻辑。由于这看起来像是家庭作业,因此我将不提供代码。

也就是说:

    产生随机数的乘客
  1. 产生随机数的婴儿(不能超过数字的一半的乘客)

  2. 生成成人的随机数(必须至少有婴儿数量)

  3. 产生随机的青年人数(不能多于乘客少婴儿少成人)

  4. 孩子数是乘客少前三名组。

  • 另外,你为什么要这样做?

    for (x,y) in enumerate(numbers_of_paxes): print(y)

  • 任何一个:

    for (x,y) in enumerate(numbers_of_paxes):
        print(x, y)
    

    或:

    for y in numbers_of_paxes:
        print(y)
    
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