blocks|key|3773043|text|这是bin+packing+problem。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3773044|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Bin_packing_problem^0|2|J|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

This is the <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Bin_packing_problem" rel="noreferrer">bin packing problem</a>.

blocks|key|1447356|text|这只是标准"Knapsack+problem“的一个变体。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1447357|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem^0|6|G|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

This is just a variation on the standard "<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem" rel="nofollow noreferrer">Knapsack problem</a>"

blocks|key|1444132|text|当我们在学校遇到这个问题时，我们用TSP问题解决了它。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1444133|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

When we had this problem in school we solved it with as a TSP problem.

blocks|key|3773144|text|这就是bin+packing+problem，它是NP-Hard的(找到最佳答案并不容易，检查一个答案是否是最佳答案也不容易)。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3773145|一组人是一个单独的物体，体积=组中人的人数。这些桌子是10号的箱子。|3773146|有一些近似算法，应该很容易找到，知道你应该谷歌的二进制打包。|3773147|然而，您的问题是轻松的(在某些方面)，因为您有10张表--也就是说，您并不是试图将人员放在最小数量的表上。如果10个表是最优解决方案，您将很难找到解决方案(如果它甚至存在)，但如果最优方案真的是7或8，找到解决方案将很容易。这完全取决于组分布。|3773148|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Bin_packing_problem^0|3|J|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@$A|S|B|T|1|U]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|V|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|C|$]]]|K|$L|$5|M|N|O|C|$P|Q]]]]

This is the <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Bin_packing_problem" rel="nofollow noreferrer">bin packing problem</a>, which is NP-Hard (it's not easy to find the best answer, and it's not easy to check if an answer is the best).

The groups of people are an individual objects, with the volume = the number of people people in the group. The tables are the bins of size 10.

There are a few approximation algorithms out there, which should be easy to find knowing that you should google for bin packing.

However, your problem is relaxed (in some ways) because you have 10 tables -- i.e., you are not trying to fit the people on the minimum number of tables. If 10 tables is the OPTIMAL solution, you will have trouble finding the solution (if it even exists), but if the optimal is really 7 or 8, finding the solution will be easy. It all depends on the group distributions.

I'm interested in writing an application that can determine how to seat groups of 2-10 people at tables that can hold 10 people. There will probably be about 15 tables and 140 people total. I don't want to break up any of the groups of people.

It seems like it might be a common problem and I was wondering if anyone had any suggestions on where I should start to look for a solution to this. Any links or suggestions appreciated.

Algorithm for seating groups of people?

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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我感兴趣的是写一个应用程序，可以确定如何让2-10人的小组坐在可以容纳10人的桌子上。大概会有15张桌子，总共140人。我不想拆散任何一群人。这似乎是一个常见的问题，我想知道是否有人有任何建议，我应该从哪里开始寻找解决方案。任何链接或建议，感谢。

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