我需要一些关于植物分组分配算法的想法。我有，比如说5套植物，每一套都描绘了一个特定的属性，例如，
setA= {set of all plants that are green in color}
setB = {set of all plants red in color}
setC={ all the plants that are roots also}
setD= {fruits}
setE= [flowers}
一个植物可以是多个集合的成员植物的总数是“N”，我有“M”篮子。所需要的是将所有这些“n”种植物分布在“m”篮子中，以便对于每一组，所有篮子中的植物数量相等（或几乎相等）。问题来了如果我开始在“m”篮子中为每一组一个地分配，那么在大多数情况下，最后一个分配将是唯一有效的分配，即篮子中的花将均匀分布，但不一定是水果、根或颜色等。
如何平均分配所有这些有什么想法吗？
最佳答案
这是maximum match problem in a bipartite graph的变体。
你有20种植物和5组。然后，第一组节点将由20个植物和另一个5个篮子组成，但每个篮子将呈现4次（也就是总共20个节点）。
现在，你只需要匹配20个植物到20个篮子节点，这正是上面的问题。
如果n不能被m整除，则可以添加一些备用busket节点。例如，如果n = 23和m = 5，您可以重复每个篮子5次。当找到完全匹配时，busket集仍然有两个（5*5 - 23）空闲节点。
为了使“几乎相等”的需求更好地工作（当没有完全匹配时），可以改为使图加权也就是说，绿花篮1成本1，绿花篮2成本2，绿花篮3成本4等。
wikipedia为所有类型的max匹配问题提供了算法，而且还有实现库。
关于algorithm - 将来自“x”组植物的物品平均分配到“y”篮中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/2591841/