组合，最短路径算法和 Python
combination, shortest path algorithms and Python
我对编码知之甚少，但了解基本的Python。
我想通过编写一个解决下一个问题的程序来挑战自己 -
考虑到一家商店为您提供 3 种选择 - 每天 X 美元、每月 Y 美元或每年 Z 美元，假设我需要 T 时间，哪种组合最适合我？
现在，据我所知，我这里有一个创建组合树的基本组合问题，并且需要一些最短路径算法（Djikstra、Bellman-Ford..？）来找到最佳选择 ("Shortests","less expensive")
请帮我找到解决这个问题的地方。
这是一个多件商品knapsack problem的实例，您的时间就是重量，"value"就是成本。你的背包大小就是你想要的时间量。在这里你想最小化价值，这相当于最大化负数（假设一天“成本-X，月-Y，年-Z”）。
这可以通过以下递归公式解决（假设成本是整数或可以被带入整数），并且可以使用Dynamic Programming.
相当有效地实现
D(0,0) = 0
D(x,0) = INFINITY x>0
D(x,i) = INFINITY x < 0
D(x,i) = min{ D(x,i-1), D(x-time[i],i) + cost[i] }
编辑：请注意，这不是最短路径问题的一个实例（反正不是直接的），因为你对路径有限制，你想找到一条需要 M 天的路径，而最短路径算法与这样的限制。
我对编码知之甚少，但了解基本的Python。 我想通过编写一个解决下一个问题的程序来挑战自己 - 考虑到一家商店为您提供 3 种选择 - 每天 X 美元、每月 Y 美元或每年 Z 美元，假设我需要 T 时间，哪种组合最适合我？
现在，据我所知，我这里有一个创建组合树的基本组合问题，并且需要一些最短路径算法（Djikstra、Bellman-Ford..？）来找到最佳选择 ("Shortests","less expensive")
请帮我找到解决这个问题的地方。
这是一个多件商品knapsack problem的实例，您的时间就是重量，"value"就是成本。你的背包大小就是你想要的时间量。在这里你想最小化价值，这相当于最大化负数（假设一天“成本-X，月-Y，年-Z”）。
这可以通过以下递归公式解决（假设成本是整数或可以被带入整数），并且可以使用Dynamic Programming.
相当有效地实现D(0,0) = 0
D(x,0) = INFINITY x>0
D(x,i) = INFINITY x < 0
D(x,i) = min{ D(x,i-1), D(x-time[i],i) + cost[i] }
编辑：请注意，这不是最短路径问题的一个实例（反正不是直接的），因为你对路径有限制，你想找到一条需要 M 天的路径，而最短路径算法与这样的限制。