在多个选项的情况下,我需要选择n个选项,这样总评分就会最大化,但是总成本不会超过预算。 { rating: 8, cost: 6, }, //...100 of these in total //TODO: Replace this code with some real implementation}
var result
我有一个Pandas dataframe,在其中我将二进制数据存储在一个大约有360.000个条目的列中。我正在寻找一种更有效的方法来找到0 -> 1和1 -> 0之间的变化。 目前,我通过对每个索引进行评估来迭代它并检查特定的条件,这可能很容易阅读,但由于功能性被多次使用,这确实是一个更大的脚本的瓶颈。最后一个索引没有检查,但这不是关键问题。 for i in range(0, len(df.Binary) - 1): startedge.
如何优化列表中的搜索。我有两千张唱片。我不想通过NSPredicate进行搜索,因为在比较之前,我想通过一个清理数字并减少字母的函数来传递字段中的内容。你能不能给它一个延迟,这样它不会立即搜索,而是在一段时间后,或者如果用户完成了输入。我也听说过Combine之类的东西,但我不知道如何使用它。", "8", "9"] return result