请考虑以下递归问题:假设我有total_units
可以在total_days
中使用的东西。在任何一天中,当我使用这些单位时,我剩下units_left
个单位和days_left
个。基于此,我可以将ideal_daily_rate
定义为units_left/days_left
。
现在,假设从第一天开始,我们选择每天在20%
上方的ideal_daily_rate
消费。请注意,在任何一天的开始,ideal_daily_rate
始终被计算为units_left/days_left
,我们只是选择在该特定日期花费更多的ideal__daily_rate
20%。
目标是在给定初始条件total_units
,total_days
和理想值20%
的情况下,每天获取多少单位。
numpy
中是否有一个库可以帮助处理/向量化这种类型的递归?
python大神给出的解决方案
我不明白为什么这需要递归。这是一个简短的模拟,用于获取您描述的值。它本质上是一个衰减差分方程(差分方程的离散版本)。如果您认为我有误解,请纠正我。
days_left = 100
units_left = 50
ideal_daily_rate = units_left/days_left
spend = 1.2*ideal_daily_rate
while (days_left>0):
print( "days_left: %4.1f unit_left: %4.1f ideal: %5.2f spend: %5.2f" % (days_left,units_left,ideal_daily_rate,spend))
units_left -= spend
days_left -= 1
if (days_left>0):
ideal_daily_rate = units_left/days_left
spend = 1.2*ideal_daily_rate