Алгоритмическое сравнение нескольких вариантов цен для многих клиентов
У нас есть 1000 000 клиентов. Стоимость проданных товаров для каждого из них может быть выражена как цена A или цена B.
Цена А << Цена Б.
Цена A и Цена B не являются линейными по отношению друг к другу. В некоторых случаях B стоит в 2 раза дороже, в некоторых - в 100 раз.
Стоимость всех клиентов на А составляет
min( (sum(A)/count(A)), 100) * count(A) По сути, средняя стоимость всех клиентов на A будет округлена до 100, если она меньше 100.
На Б. такого ограничения нет
Я хотел бы потратить наименьшую сумму денег на свои товары.
Как мне максимизировать
стоимость =min( (sum(A)/count(A)), 100) * count(A) + sum(B) Я продолжаю видеть это как форму проблемы двойного ранца, но я не могу понять это правильно...
Скорее всего, я бы решил это на Python, хотя я сомневаюсь, что это имеет большое значение.
Я провел ручной анализ, присваивая баллы x y z и фильтруя их, меня интересует больше вычислительных решений.
Любые подходы, чтобы рекомендовать?
1 ответ
Перефразировано гораздо проще в другом месте.