按比率分配的全部项目

Question

目标是：

假设我在一个水果园有X个工人。在种植园里，他们种苹果、梨和葡萄。在

一天结束时，工头按比例给每个工人打分。所有比率的总和是100。这个比率是用来决定如何在一天结束时把水果分给工人。在

我如何在所有工人中分配水果，以便他们每个人都能得到公平的份额（在一定的随机性范围内考虑整数除法）。只有整个水果被分割，所以整数结果。所有的水果都必须分发出去。在

我用大约20个工人来做这个，所以现在这个比率大约是每个工人0.05。在

我尝试过的（伪代码）：

for each worker:
  if applesGiven < appleStock:
    worker.give(ratio * applestock);
  if pearsGiven < pearStock:
    worker.give(ratio * pearStock);
  if grapesGiven < grapeStock:
    worker.give(ratio * grapeStock);

我会让[fruit]的确切数字由一个boolean Roundup来确定，这个boolean Roundup被初始化为一个随机的布尔值，并在每个水果被处理后进行切换。在

我尝试过的（完整代码）：

^{pr2}$

我遇到的问题：

• 只有大约3/4的物品被分发
• 当我有一个偶数个水果时，布尔值在每个新的人的开始处得到相同的值。在

谢谢你的调查！

请用java、python或伪代码回答，这是我能读到的。

Answer 1

它不是特别有用，因为我已经过度使用了Numpy，但我会分享，因为它是相关的

import numpy
import random

# apple, bannana, grapes, guava, melon, pear
fruits = numpy.array([100, 150, 175, 200, 230, 247])

# Bill, Bob, Dan, Fred, Joe
ratios = numpy.array([21, 7, 32, 13, 27])

# Original fruit amount for each worker: 0
worker_fruits = numpy.zeros((5, 6), dtype=int)
worker_lucky  = numpy.zeros((5, 6), dtype=float)

# For each worker with his ratio
for worker, lucky, ratio in zip(worker_fruits, worker_lucky, ratios):
    # Give him fruits, storing partials as weighting
    to_give = (ratio * fruits) / 100
    lucky  += to_give % 1
    worker += to_give

# Calculate how much we have left over
spares = fruits - worker_fruits.sum(axis=0)

# Share it out in a weighted distribution
for fruit, lucky, numspare in zip(worker_fruits.transpose(), worker_lucky.transpose(), spares):
    if numspare:
        indexes = numpy.arange(len(fruit))
        add_to = numpy.random.choice(indexes, replace=False, size=numspare, p=lucky/numspare)
        fruit[add_to] += 1

# Our results!
worker_fruits
#>>> array([[21, 31, 36, 42, 49, 51],
#>>>        [ 7, 11, 12, 14, 16, 18],
#>>>        [32, 48, 56, 64, 74, 79],
#>>>        [13, 19, 23, 26, 29, 32],
#>>>        [27, 41, 48, 54, 62, 67]])

# Proof it's perfectly shared
fruits - worker_fruits.sum(axis=0)
#>>> array([0, 0, 0, 0, 0, 0])