我用gpt-4.0给算的。
我先是把你的问题复制粘贴发给它，它回答了一堆思路，
要达到总和在[26860, 26861]范围内，我们可以尝试不同的组合方式，并且可能需要多次使用某些数字。首先，让我们确定一个策略来接近这个问题，考虑到数字可以被重复使用。
策略
选择较大的数字，因为这会帮助我们更快地接近目标总和。
估算重复次数：通过将目标总和除以较大数字的一个近似值，可以得到大致需要重复使用的次数。
细节调整：使用较小的数字来调整总和，以准确达到目标范围。
实施策略
以最大的数字1288为主要选择进行计算：
初步估算：我们可以通过将目标与大数1288进行对比来估算需要重复的次数。例如，26860 / 1288 ≈ 20.85，这意呈现我们需要大约21次的1288来接近下限。
粗略计算：1288 * 21 = 27048，这超过了我们的目标范围，所以我们需要调整策略。
考虑到前面的方法会超出范围，我们可以尝试一个组合方法，结合使用多个数字并重复使用它们来准确达到目标范围。
注意：由于问题的复杂性和需要深入分析的具体数字组合，直接手工计算可能不够实际。这里提供一个简化的思路来逼近解决方案而不是直接的答案：
使用最大数字1288进行基础框架，然后添加其他数值来减少总和，直到落在目标区间内。
选择几个中等大小的数字（例如1094.8，966等）进行重复使用，平衡总和。
最后通过小数字调整，来确保总和落在所需范围内。
示例
如果使用1288大约20次，再结合其他策略进行调整，可以形成一个基础框架。这只是一种思路，具体实施需要根据实际情况来进行数字的选择和次数的调整。
我将演示一个具体的解决方案需要编写代码或使用更高级的数学方法来精确计算。
希望这个策略能为你提供一点思路。如果你有任何具体的需求或者其他问题，欢迎继续提问！
之后我又直接让它给出实现的代码，
它给的代码如下：
[Python] 纯文本查看 复制代码 # 定义一个简单的函数来尝试找到符合条件的数字组合
def find_combinations(numbers, target_range):
from itertools import combinations_with_replacement
# 逐步尝试不同的重复次数，从而找到一个接近目标的组合
for r in range(1, 100): # 假设任何数字最多重复使用100次，这个数字可以根据需要调整
for combo in combinations_with_replacement(numbers, r):
if target_range[0] <= sum(combo) <= target_range[1]:
return combo
return None
# 定义你的数字列表和目标总和范围
numbers = [1288, 1094.8, 966, 988, 839.8, 741, 688, 584.8, 516, 388, 329.8, 291]
target_range = [26860, 26861]
# 寻找并打印结果
result = find_combinations(numbers, target_range)
if result:
print("找到一个符合条件的组合：", result)
print("组合的总和为：", sum(result))
else:
print("未找到符合条件的组合。")
我在电脑上运行了一会，结果
[Python] 纯文本查看 复制代码 找到一个符合条件的组合： (1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 1288, 584.8, 516)
组合的总和为： 26860.8
进程已结束,退出代码0
我用计算器验算了一下还挺对。 | 
发表于 2024-3-27 20:22
