序列最均衡化拆分问题

[denallo]

请教一个问题：

有一个包含N个元素的序列，现需要将其拆分成M个子序列，要求最均衡化分配
比如有如下包含6个元素的序列: [0, 1, 2, 3, 4, 5]
若要分成4段，则符合要求的分法是：
[0], [1], [2, 3], [4, 5]
因为这样方差sum((子序列长度-1.5)^2)最小

这个问题对应的需求是: 在python里我需要拆分一个大序列，每个子序列分配给一个线程去处理，最后合并处理完的子序列，其实就是map函数的多线程版，所以希望每个线程的负载尽量均衡

[denallo]

想出了一个方法，先将序列中能平均分的部分先拆， 再将剩下的部分平均分配到上一步得到的各个子序列中

# 序列均衡分段
def balance_split(seq, split_cnt):
    if split_cnt > len(seq): split_cnt = len(seq)
    seq_len = len(seq)
    # 最接近seq_len的能被split_cnt整除的数，nearest < seq_len
    nearest = seq_len / split_cnt * split_cnt 
    avg_len = nearest / split_cnt
    diff = seq_len - nearest
    # 将seq分成两段
    ## 第一段按步长avg_len+1分片
    seq_1 = [ seq[i : i+avg_len+1] for i in xrange(0, diff*(avg_len+1), avg_len+1) ]
    ## 第二段按步长avg_len分片
    seq_2 = [ seq[i : i+avg_len] for i in xrange(diff*(avg_len + 1), len(seq), avg_len) ]
    # 合并seq_1, seq_2
    return seq_1 + seq_2