我正在嘗試不同的數(shù)組大小和元素。為了簡單起見，我采用了一個(gè)大小為 3x3 的數(shù)組。二維列表的形式如下：input_matrix = [[80,81,84],[69,80,51],[13,37,65]]那么，最好的方法是什么？如果我使用嵌套循環(huán)，那么對于這種具有 O(n^2) 復(fù)雜度的簡單任務(wù)來說，這將是一種過度殺戮，我想避免這種情況。編輯1：通過求和最大化，我的意思是我可以交換數(shù)組中的元素，并且對于第一行中的每個(gè)排列，都會有不同的總和。那么，我需要多少次交換才能獲得這樣的排列，即行的總和是通過將整個(gè)數(shù)組中的元素放入第一行可以實(shí)現(xiàn)的所有可能總和的最大值
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largeQ
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如果只能跨列交換：
通過行最大化，我假設(shè)您的意思是您可以在數(shù)組中垂直交換以使行最大化。在這種情況下，可以通過 numpy 完成，如下所示：
(np.argmax(np.array(input_matrix), axis = 0)!=r).sum()
這里的技巧是找到每列的最大元素，然后如果它不在所需的行（即 r）中，則將其計(jì)為交換，因?yàn)檫@就是您需要交換和求和的地方。
如果您可以交換數(shù)組中的任何元素：
如果您可以從整個(gè)數(shù)組中獲取值，則需要更復(fù)雜的機(jī)制，如下所示：
def largest_indices(ary, n):
? ? """Returns the n largest indices from a numpy array."""
? ? flat = ary.flatten()
? ? indices = np.argpartition(flat, -n)[-n:]
? ? indices = indices[np.argsort(-flat[indices])]
? ? return np.unravel_index(indices, ary.shape)
(largest_indices(np.array(input_matrix), len(input_matrix[0]))[0]!=r).sum()
它繼續(xù)查找n數(shù)組中的最大元素，找到它們的索引，如果它們不在所需的行中，則將它們計(jì)為交換并返回交換總數(shù)。
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