前書き

最後に、映画会社はあなたの映画に資金を提供しています。彼らはあなたに最大限の予算を与え、またあなたの映画の実行時間を設定しました。

これで、プリプロダクションから始めることができます。すでに多くのシーンが計画されていますが、それらのすべてが予算に収まるわけではなく、映画も長すぎます。ただし、各シーンの重要性は知っています。あなたの目標は、映画が高すぎず、長すぎず、平凡であるシーンを選択することです。

入力

あなたが得るrunning timeとbudgetスタジオが承認しました：

[25, 10]

あなたはを含むシーンのリストを持ってrunning time、costsそしてimportanceそれらのそれぞれについて：

[ [5, 2, 4], [7, 1, 3] ]

配列が機能しない場合は、最適な別の入力形式を選択してください。時間は分単位です。予算と費用は、数百万のランダム通貨です。重要度は〜の範囲です[1–9]。すべての数値は整数です。

出力

次の事項について、ムービーに含めるシーンのリストを出力します。

• の合計importanceが最大化されます。
• コストは予算を超えません。
• 長さは、承認された実行時間の±5分以内です。

シーンの順序は重要ではなく、保存する必要はありません。

数値のリストまたは配列を出力できます。出力には、ゼロまたは1ベースのインデックスを含めることができます。

[0,2,5] – 0, 2, 5 – 0 2 5
[1,3,6] – 1, 3, 6 – 1 3 6

複数のソリューションが任意の入力に適用される可能性があります。必要なのは1つだけです。

制約

• シーンを短くしたり、安くしたりすることはできません。
• 各シーンは1回のみ含めることができます。

必要条件

• プログラムは、映画の実際の長さの時間内に終了する必要があります。
• 入力はSTDIN、コマンドライン引数から、関数パラメーターとして、または最も近いものから受け入れられます。
• プログラムまたは関数を作成できます。匿名関数の場合は、呼び出す方法の例を含めてください。
• これはコードゴルフなので、バイト単位の最短回答が勝ちです。
• 標準の抜け穴は許可されていません。

映画

最初の映画は、ナップザックと呼ばれるドイツの小さな町に関するドキュメンタリーです¹。この都市は、70年代の環境上の制約により再定住しました。

Movie: [25, 10]

Scenes: [
    [5,  2, 4],
    [5,  5, 7],
    [7,  1, 3],
    [8,  5, 3],
    [12, 3, 9],
]

実行時間22、予算10、および次の重要性を備えた可能なソリューション20：

0, 1, 4

次のプロジェクトは、Fargoのエピソードです。

Movie: [45, 25]

Scenes: [
    [2,  1, 1],
    [8,  5, 9],
    [10, 6, 8],
    [10, 3, 6],
    [10, 9, 7],
    [11, 4, 3],
    [19, 5, 6],
]

実行時間40、予算24、および次の重要性を備えた可能なソリューション31：

0, 1, 2, 3, 4

最後に、ここで映画のシーンです「M.マコノヒーが唯一のマット・デイモンが最初にそこに着いたことを見つけるために遠くの銀河に移動するには。」：

Movie: [169, 165]

Scenes: [
    [5,  8,  2],
    [5,  20, 6],
    [6,  5,  8],
    [6,  10, 3],
    [7,  6,  5],
    [7,  9,  4],
    [7,  8,  9],
    [7,  9,  5],
    [8,  6,  8],    
    [8,  8,  8],
    [8,  5,  6],
    [9,  5,  6],
    [9,  8,  5],
    [9,  4,  6],
    [9,  6,  9],
    [9,  8,  6],
    [9,  7,  8],
    [10, 22, 4],
    [10, 12, 9],
    [11, 7,  9],
    [11, 9,  8],
    [12, 11, 5],
    [15, 21, 7],
]

実行時間169、予算165、および次の重要性を備えた可能なソリューション133：

1, 2, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 20, 21, 22

_{¹課題の問題と実際のロケールの類似点は完全に偶然です。}

MATLAB、100バイト

function X=o(m,s) 
X=find(bintprog(-1*s(:,3),[s(:,2)';s(:,1)';-1*s(:,1)'],[m(2);m(1)+5;5-m(1)])==1);

バイナリ最適化問題は、Matlab2013bで利用可能なbintprog関数によって解決されます。この関数はintlinprogに置き換えられました、新しいMatlabバージョンでは。

入力は、映画の制約の場合はベクトル（m）、シーンの場合は行列（s）です。特に、mは2要素の行ベクトル[running_time budget]で、sはNx3マトリックスです。Nはシーンの数で、各行は[running_time cost important]で構成されます。

Python 3、211 197バイト

このソリューションは、すべてのシーンの組み合わせから1つのシーンの組み合わせに至るまで、シーンのすべての組み合わせをブルートフォースし、最大の重要性を持つシーンの組み合わせを選択します。それは間違いなく指数関数的ですが、時間のコストは特に大きくなかったので、ブルートフォーシングが使用されました。出力はゼロインデックスです。

from itertools import*
def m(t,b,s):l=len(s);r=range(l);f=lambda y,k:sum(s[q][k]for q in y);return max([j for i in r for j in combinations(r,l-i)if t-6<f(j,0)<t+6and f(j,1)<=b],key=lambda n:f(n,2))

アンゴルフ：

import itertools
def movie_scenes(time, budget, scenes):
    length = len(s)
    r = range(length)
    f = lambda film_list, index: sum(scenes[q][index]for q in film_list)
    importance = 0
    possible_films = []
    for num_scenes in r:
        for film in itertools.combinations(r, num_scenes):
            run_time = f(film, 0)
            cost = f(film, 1)
            if time-6 < run_time < time+6 and cost <= budget:
                possible_films.append(film)
    return max(possible_films, key = lambda film: f(film, 2)

Haskell、125バイト

(m,n)&s=snd$maximum[(sum i,q)|q<-filter(>=0)<$>mapM(:[-1])[0..length s-1],(t,b,i)<-[unzip3$map(s!!)q],sum b<=n,abs(sum t-m)<6]

使用例： (25,10) & [(5,2,4),(5,5,7),(7,1,3),(8,5,3),(12,3,9)] -> [0,1,4]。

使い方：

let m be the running time
    n    the budget
    s    the list of scenes


    q<-filter ... s-1]                         -- loop q through the list of
                                               -- subsequences of the indices of s
                                               -- (0 based) -- details see below
                          map(s!!)q            -- extract the elements for the
                                               -- given indices                   
                    unzip3                     -- turn the list of triples
                                               -- into a triple of lists
          (t,b,i)<-[               ]           -- bind t, b and i to the lists
                                    sum b<=n   -- keep q if the sum of budgets <= n
                              abs(sum t-m)<6   -- and the time is within range
  (sum i,q)                                    -- for all leftover q make a pair
                                               -- (overall importance, q)
sum$maximum                                    -- find the maximum and drop
                                               -- overall importance


subsequence building:

                   [0..length s-1]         -- for all indices i of s
            (:[-1])                        -- make a list [i,-1]
        mapM                               -- and make the cartesian product
                                           -- e.g. [0,1] -> [[0,-1],[1,-1]] ->
                                           -- [[0,1],[0,-1],[-1,1],[-1,-1]]
filter(>=0)<$>                             -- drop all -1
                                           -- -> [[0,1],[0],[1],[]]

@xnorの回答で、少し前にサブシーケンスのトリックを見つけました。subsequenceが必要とするよりも短いですimport Data.List。

ルビー、172 166 165バイト

Pythonの回答を投稿する前に、Pythonの回答のRubyバージョンがゴルファーであるかどうかを確認する必要があります。とにかく、これは前と同じブルートフォース最適化アプローチです。実際の最適化手法を含むものも含め、ゴルフに関するあらゆるヒントを歓迎します。

->t,b,s{l=s.size;r=[*0...l];f=->y,k{y.reduce(0){|z,q|z+s[q][k]}};v=[];r.map{|i|r.combination(l-i).map{|j|v<<j if(t-5..t+5)===f[j,0]&&f[j,1]<=b}};v.max_by{|n|f[n,2]}}

ゴルフをしていない：

def movie(time, budget, scenes)
  len = scenes.size
  range = [*0...len]
  f = -> y,k {y.reduce(0) {|z,q| z + s[q][k]}}
  potential_films = []
  range.map do |i|
    range.combination(len-i).map do |j|
    # len - i because range being combined must be 0..(len-1) as these are indices
    # but the number of elements in the combinations must be 1..len 
      if (time-5..time+5).include?(f[j,0]) && f[j,1] <= budget
        potential_films << j
      end
    end
  end
  return potential_films.max_by{|n|f[n,2]}
end