二维数组，首项和确定，求第二项和的最大值

有如下数组

items = [[1,10], [3,15], [4,12], [2,9], [3, 17] ....]

从items中取出4个，要求item[0]和为10，求item[1]和的最大值。

有无最优解？

回复内容：

有如下数组

items = [[1,10], [3,15], [4,12], [2,9], [3, 17] ....]

从items中取出4个，要求item[0]和为10，求item[1]和的最大值。

有无最优解？

由于思路停留在背包问题，代码确实出现了bug，即数量4满足，但总和为10并没有满足，实际情况是……

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原答案：

这个问题看似是个背包问题，实则比背包的条件更加苛刻。

每个item的两个数可以分别对应背包问题里的weight（重量）和value（价值），但与背包不同的是：

1.众多item只能选4个，即背包里只能装4个物品。
2.总重量严格要求等于10，而非小于等于10。

所以传统的动态规划和贪心算法我暂时没能想到对应的解法，我这里给出一段算法，借鉴了贪心的思路，但有所不同：

1.将items按照item[1]的大小降序排列。
2.遍历items，并计算取得的item[0]的和，若大于10，continue，否则添加斤最终结果result中，直到取出4个。

呃，不过说实话，我对自己这段代码【没有信心，不能保证最优解】，只是一个思路，所以还请其他诸位大神多提提意见。^0^

以下是代码：

# coding=utf-8
# python2.7.9
def func():
    items = [[1,10], [3,15], [4,12], [2,9], [3, 17], [5, 1], [7, 22], [2, 8], [4, 6]]
    # 按照item[1]降序排列
    items = sorted(items, key=lambda item: item[1], reverse=True)
    result = []
    # 总和
    total = 10
    # 总数
    count = 4
    for item in items:
        # item[0]的最大取值
        limit = total - count
        if item[0] > limit:
            continue
        result.append(item)
        total = total - item[0]
        count = 4 - len(result)
        if count 

输出结果：

[[3, 17], [3, 15], [1, 10], [2, 9]]

按照楼上改了以下，不保证正确。。。

# coding=utf-8
def func():
    items = [[1,10], [3,15], [4,12], [2,9], [3, 17], [5, 1], [7, 22], [2, 8], [4, 6]]
    # 按照item[1]降序排列
    items = sorted(items, key=lambda item: item[1])
    print(findMaxItems(10,items,4))

def findMaxItems(sum,items,count):
    if sum  0:
        item = items.pop()
        left_items = findMaxItems(sum - item[0],items[:],count - 1)
        
        if len(left_items) == (count - 1):
            left_items.append(item)
            return left_items
    return []

def findMaxItem(value,items):
    max = None;
    for item in items:
        if item[0] == value:
            if max == None or item[1] > max[1]:
                max = item
    if max == None:
        result = []
    else:
        result = [max]
    return result

func()

输出结果：

[[2, 8], [2, 9], [3, 15], [3, 17]]