本文目录一览：
- 1、Python 如何将长度不同的字符串尽量均匀地分配到N个文件中？每一行的字符串作为整体，不能打散。
- 2、一些Python中的二维数组的操作方法
- 3、python基础题（选择排序、二维列表）如何做，急求
- 4、python的二维list问题
- 5、python 列表 是否存在装箱和拆箱问题？
Python 如何将长度不同的字符串尽量均匀地分配到N个文件中？每一行的字符串作为整体，不能打散。
背包问题的一个变种。或者说是一维装箱算法。
你将每一行字符串想象为一个物品，字符串的长度就是这个物品的大小。每个文件相当于不同的箱子，箱子的大小是固定的，装入的物品体积之和不能超过箱子的总容量。
问题就是：如何使用尽可能少的箱子来装入所有的物品，或者：如果使尽可能多的箱子空间利用率更高，以及类似的相关问题。
这类问题的答案不是一个简单的数字，它需要给出一个策略：物品1...n分别装入箱子1...m(m=n).
对于二维装箱或三维等，区别主要在于解法的复杂度，但一个解法一般来说其思路是可以从一维扩展到二维或者三维的。
这类问题目前来说，没有全局最优解（即，没有一个算法能确保在所有情况下均能得到最好的结果），但可以得到局部最优解。算法有多种，如最常见的贪心算法，或动态规划。
贪心算法的思路比较简单：把所有的物品从大到小排好序，拿一个箱子，尝试装入最大的物品，如果不能装入，就尝试装入小一些的物品，如此循环，直到所有物品装入所有箱子。
算法很简单，但很多时候得到的结果并不理想。
贪心算法
动态规划的思路是，每装入一个物品到箱子里,就提出一个新的问题:【以所有未装入的物品和这个箱子剩余空间作为条件，怎么装？】而这样的问题随着装入的物品不同，会有许多个，选择其中最终剩余空间最小的方式，就是局部最优的解。一般来说，这比较适合用递归来处理，但它的复杂度是远远高于贪心算法的。
动态规划
当然，还有其它的算法，不同的算法有不同的思路，复杂度也不同，适用范围也有一些区别。所以，没必要纠结于【最好】，只要【尽可能好】。
否则的话，关于装箱问题，都可以出许多篇博士论文了。
针对题主这一问题，贪心算法的解决思路就是读入每一行，然后排序，从大到小装入剩余空间最大的箱子（即装入内容最少的箱子）。
可以参考以下处理方式：
一些Python中的二维数组的操作方法
一些Python中的二维数组的操作方法
这篇文章主要介绍了一些Python中的二维数组的操作方法,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下
需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4
但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成
[[0,1,0],
[0,1,0],
[0,1,0],
[0,1,0]]
为什么...一时搞不懂,后面翻阅The Python Standard Library 找到答案
list * n—n shallow copies of list concatenated, n个list的浅拷贝的连接
例:
lists = [[]] * 3
lists
[[], [], []]
lists[0].append(3)
lists
[[3], [3], [3]]
[[]]是一个含有一个空列表元素的列表,所以[[]]*3表示3个指向这个空列表元素的引用,修改任何
一个元素都会改变整个列表:
所以需要用另外一种方式进行创建多维数组,以免浅拷贝:
lists = [[] for i in range(3)]
lists[0].append(3)
lists[1].append(5)
lists[2].append(7)
lists
[[3], [5], [7]]
之前的二维数组创建方式为:
myList = [([0] * 3) for i in range(4)]
python基础题（选择排序、二维列表）如何做，急求
from random import sample
data=sample(range(1,101),30)
arr=[data[x:x+6] for x in range(0,len(data),6)]
print('转变为5*6的二维列表',arr,'n')
print('该二维列表每行最大值：',list(map(max,arr)),'n')
print('该二维列表每行最小值：',list(map(min,arr)),'n')
print('该二维列表每行平均值：',list(map(lambda x:sum(x)/len(x),arr)),'n')
print('大于平均值个数：',list(map(lambda x:len([y for y in x if ysum(x)/len(x)]),arr)),'n')
print('小于平均值个数：',list(map(lambda x:len([y for y in x if ysum(x)/len(x)]),arr)))
python的二维list问题
list 的 乘法是将里面的对象复制了一遍，并没有创建新的对象(object)。比方说
b = [1, 2, 3]
b 是一个 list 对象，如果
a = [b]*3
那么a就是一个包含三个 b 的列表，这个列表中的每一个对象都是b，所以你修改任意一个对象，实际都是在修改 b本身。用 id() 可以查看对象id，你可以发现a中的每一个元素都是同一个id
b = [0, 0, 0]
id(b)
47599855534232
a = [b]*3
a
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
id(a)
47599860614424
id(a[0])
47599855534232
id(a[1])
47599855534232
id(a[2])
47599855534232
id(a[2]) == id(b)
True
如果你想a中每一个元素都是不同的对象，可以用下面的代码：
a = [[0]*3 for i in range(3)]
python 列表 是否存在装箱和拆箱问题？
装箱拆箱是指其他语言中值和对象之间的自动转换，python不存在在这个问题，一切皆对象。python的变量与对象是两个不同的概念，变量没有类型，类型存放在对象中，所以变量可以指向任意对象。列表只存储变量，当然不存在类型转换。