假设奖金有722700，一等奖发4400，二等奖发3300，三等奖发2200，总人数最小允许219最大允许227，帮我计算最优解

为了计算最优解，我们可以设置一个线性规划模型来优化分配。这里的目标是最小化总奖金成本，同时满足每个奖项的数量限制。由于人数限制在给定范围内，我们假设每个人都有可能获得一个奖项，所以人数决定了一等奖到三等奖的数量。

设 \( x_1 \) 为一等奖数量，\( x_2 \) 为二等奖数量，\( x_3 \) 为三等奖数量，\( x_{participation} \) 为参与奖数量。题目给出的参数如下：

- 一等奖奖金：4400元
- 二等奖奖金：3300元
- 三等奖奖金：2200元
- 总奖金：722700元
- 最少人数：219
- 最多人数：227

线性约束条件包括：
1. \( x_1 + x_2 + x_3 + x_{participation} =\) 人数范围内的某个整数值 (219 到 227)
2. 金额限制：\( 4400x_1 + 3300x_2 + 2200x_3 \leq 722700 \)

为了找到最小的奖金成本，我们希望尽可能减少一等奖的发放，因为它们的成本最高。然而，我们也必须确保满足人数限制。这个问题可以通过求解线性规划问题来解决，但在此环境中，手动枚举可能更有效，因为人数限制较小。

我们可以尝试所有可能的组合，从最少人数开始，直到达到最大人数，每次调整一个奖项的数量，直到总奖金不超过722700元。这样可以得到最优的奖金分配方案。

由于这不是一个复杂的数学计算，而是简单的搜索算法，我没有直接的代码演示，但你可以用Python编写一个循环来实现这个过程。以下是伪代码示例：

# 初始化变量
total_money = 722700
first_prize_cost = 4400
second_prize_cost = 3300
third_prize_cost = 2200
min_people = 219
max_people = 227

# 循环遍历人数范围
for num_people in range(min_people, max_people + 1):
    for x1 in range(num_people // 4):  # 一等奖最多4个
        remaining_money = total_money - first_prize_cost * x1
        if remaining_money < 0:
            break  # 如果不够钱支付剩余奖项，跳出循环
        for x2 in range(remaining_money // second_prize_cost):  # 二等奖最多3个
            remaining_money -= second_prize_cost * x2
            if remaining_money < 0 or x1 + x2 > num_people / 2:  # 保证奖项总数不超过半数
                break
        for x3 in range(remaining_money // third_prize_cost):  # 三等奖最多2个
            remaining_money -= third_prize_cost * x3
            if remaining_money >= 0 and x1 + x2 + x3 == num_people:
                # 找到了满足条件的解决方案
                print(f"最优解：一等奖{x1}, 二等奖{x2}, 三等奖{x3}, 参与奖{num_people - x1 - x2 - x3}")
                break