如果商品需求不是常数而是函数，如何修改代码？

如果商品需求不是常数而是依赖于某种条件的函数，比如时间、用户评分等，你将需要对代码做一些调整。在这种情况下，动态规划可能不再适用，因为传统的顺序遍历可能无法捕捉到复杂的依赖关系。

一种可能的方法是使用数值优化技术，如梯度下降或者拟牛顿法，来寻找全局最优解。首先，你需要定义一个函数来描述当前选择的商品组合对应的总需求函数以及相应的收益函数。然后你可以设置一些初始猜测，例如随机的商品组合，然后逐步迭代更新商品组合，直到满足某个停止准则（例如达到收敛阈值或迭代次数上限）。

以下是基于函数形式的需求的简单示例：

% 假设需求函数是线性或者通过其他数学模型给出的
function demand_func = get_demand(price, condition_params)
    % 模拟一个线性需求函数，实际需求会取决于condition_params
    demand_func = -price * condition_params(1) + condition_params(2); % 需要替换为你具体的函数形式
end

% 初始参数估计或其他启发式方法
condition_params_guess = ...;

% 使用优化工具箱（如fmincon）寻找最优解
options = optimoptions(@fmincon, 'Display', 'iter'); % 设置优化选项
[best_profit, best_combination] = fmincon(@(x) -get_total_profit(x, prices, demands), condition_params_guess, [], [], [], [], [], [], options);

function total_profit = get_total_profit(combination, prices, demands)
    total_price = sum(combination .* prices); % 计算总成本
    total_demand = get_demand(total_price, demands(condition_params)); % 根据条件计算总需求
    total_profit = total_demand - total_price;
end

注意，这个例子使用的是 `fmincon` 函数，它属于 MATLAB 的 Optimization Toolbox。你需要根据实际情况调整你的需求函数并适应这个框架。