浮点数子集和问题的递归函数答案

【问题标题】：recursive function for subset sum problem with floating-point numbers浮点数子集和问题的递归函数
【发布时间】：2019-11-07 10:45:59
【问题描述】：

我为subset sum problem 做了一个递归函数f(s,x)，当从值集合x 中选择元素时，它能够生成所有唯一组合，这些组合总和为目标总和's'。

例如，假设x <- c(2,4,8,10)，s <- 10表示目标总和，下面有函数f

f <- function(s, x, xhead = head(x,1), r = c()) {
  if (s == 0) {
    return(list(r))
  } else {
    x <- sort(x,decreasing = T)
    return(unlist(lapply(x[x<=min(xhead,s)], function(k) f(s-k, x[x<= s-k], min(k,head(x[x<=s-k],1)), c(r,k))),recursive = F)) 
  }
}

我可以得到子集和的所有组合，即，

> f(s,x)
[[1]]
[1] 10

[[2]]
[1] 8 2

[[3]]
[1] 4 4 2

[[4]]
[1] 4 2 2 2

[[5]]
[1] 2 2 2 2 2

上面的函数适用于x 和s 的整数。然而，当我将x 和s 缩小10，即x 和s 的浮点数时，输出变为不受欢迎的：

> f(s/10,x/10)
[[1]]
[1] 1

但是想要的输出应该是这样的

> Map(function(v) v/10, f(s,x))
[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 0.8 0.2

[[3]]
[1] 0.4 0.4 0.2

[[4]]
[1] 0.4 0.2 0.2 0.2

[[5]]
[1] 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2

我怀疑我的函数f 在处理浮点数时一定有问题，但经过多次试验后未能修复。任何人都可以帮助我解决这个问题，而无需对函数 f 进行大的更改吗？

提前感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： r precision subset-sum

【解决方案1】：

您可以在减法中使用round 并设置小数点

f <- function(s, x, xhead = head(x,1), r = c()) {
  if (s == 0) {
    return(list(r))
  } else {
    x <- sort(x,decreasing = T)
    return(unlist(lapply(x[x<=min(xhead,s)], function(k) f(round(s-k, 4), x[x<= round(s-k, 4)], min(k,head(x[x<= round(s-k, 4)],1)), c(r,k))),recursive = F)) 
  }
}

f(s/10,x/10)

返回所需的输出：

[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 0.8 0.2

[[3]]
[1] 0.4 0.4 0.2

[[4]]
[1] 0.4 0.2 0.2 0.2

[[5]]
[1] 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2

【讨论】：