High-speed analytical C++ engine to solve the subset sum problem with exact cardinality constraint (k-Subset Sum). Instantly processes massive instances with giant integers of up to 1000 bits in a constant time of 3 seconds with absolute zero error. Perfect for logistics payload optimization, indexed portfolio balancing, and manufacturing stock-cutting waste reduction.
{"less":{"a":["8","50"],"e":0,"error":"0","sum":"58"},"greater":{"a":["8","50"],"e":0,"error":"0","sum":"58"},"execution_miliseconds":0,"status":"success"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13201/k-subset+sum+optimization+api/26939/find+the+elements+with+sum+closest+to+a+target' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"a": [ "1", "2", "4", "8", "50" ],
"target": "58",
"nelem": 2,
"timeoutinmiliseconds": 3000
}'
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| 标头 | 描述 |
|---|---|
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领先企业的信赖之选
API返回一个JSON对象,包含两个最佳子集:“less”和“greater”。每个子集包括一个字符串数组,分别表示与目标值的和最接近但小于或等于目标值和大于或等于目标值的元素
响应中的关键字段包括“less”和“greater”,每个字段包含一个名为“a”的选定元素数组,“e”表示元素数量,“error”用于任何处理错误,“sum”表示子集总和。此外,“execution_miliseconds”指示处理时间
响应数据结构为一个包含两个主要部分的 JSON 对象:“less”和“greater”。每个部分包含元素的子集、数量、遇到的错误、元素的总和和执行时间,便于解析和使用
该端点接受四个参数:“a”(输入数字的字符串数组),“target”(目标和的字符串),“nelem”(所需元素的整数)和“timeoutinmiliseconds”(执行时间限制的整数)每个参数都根据特定需要定制请求
用户可以通过调整“target”值来指定所需的总和,设置“nelem”来定义子集中的元素确切数量,并使用“timeoutinmiliseconds”来控制最大执行时间,从而确保结果的个性化
典型用例包括有效载荷平衡的物流 组合再平衡的金融 和优化切割材料以减少浪费的制造 API 高效处理大型数据集 使其适合于这些领域的复杂优化问题
数据准确性通过对整数输入使用任意精度来保持,确保不会发生溢出 C++ 引擎采用先进的剪枝算法和并行处理,从而提高了 API 返回结果的可靠性
如果API无法找到满足标准的有效子集,它将返回截止到超时发现的最佳解决方案 用户应检查响应中的“错误”字段以了解任何问题并利用“更小”和“更大”子集以获取可用的最接近匹配
API可以处理任意精度的正负整数,允许输入10、100甚至1000个以上的数字。这种能力确保用户可以处理非常大的数字而不会遇到溢出问题
如果执行时间超过指定的“超时毫秒数”,API将停止处理并返回截至目前找到的最佳解决方案。用户可以检查“错误”字段以了解是否发生超时,并利用可用的“少于”和“超过”子集
该API仅对整数进行操作。为了使用小数,用户必须将其输入按10的幂进行缩放,以将其转换为整数,然后再提交,以确保与API的要求兼容
“nelem”参数指定了所需结果子集的确切元素数量。这使用户能够根据特定的基数约束量身定制请求,确保输出符合他们的优化需求
该API利用一个高速C++引擎,采用先进的剪枝算法和多线程执行。这种设计使其能够快速处理大数据集,达到约3秒的恒定时间的结果
用户应检查响应中的“错误”字段以识别处理过程中遇到的任何问题。该字段提供了有关出现问题的见解,使用户能够相应地调整其输入参数或数据
“execution_miliseconds”字段表示API处理请求所需的时间。此指标帮助用户评估性能和效率,尤其是在处理大型数据集或时间紧张的情况下
“less”子集提供的元素总和最接近但不超过目标,适用于如预算限制等场景。“greater”子集提供满足或超过目标的元素,理想用于优化物流和金融中的资源分配