用於比較二維數組中元素的算法

Question

我正在爲銷售iPhone配件的公司創建Python程序。該程序將具有一個函數，該函數接受列表的列表作爲參數，其中每個列表元素包含描述產品的兩個值 - 價格和估計質量（整數值）。我想找到一個項目的價格低於另一個的情況，但其質量高於另一個的情況。因此，例如，我將通過這個列表，我的功能：

some_inventory = [[11.95, 10], [7.95, 12], [6.50, 3],...] 

在這個列表中的元素[7.95，12]將有更低的價格和更高的質量比[11.95 10]。如果這種情況存在，我想返回一個布爾值，如good_deal = True。

some_inventory中有大約10萬個這樣的列表元素。我可以使用暴力方法將每個價格與所有其他價格進行比較，然後檢查它們的質量，但這非常緩慢。我試着按價格先排序，對於價格相同的商品，我會消除質量較差的商品，並將最高品質的商品添加到新列表中（例如，如果有[4.50，2]，[4.50，5] ，[4.50，8]我只添加了[4.50，8]到一個新列表中）。但這似乎仍然過於耗時。

是否有更高效的算法來進行這些比較？它不一定要用python，僞代碼或者C/C++都可以。

Answer 1

def has_good_deal(deals): 
    return sorted(deals) != sorted(deals, key=lambda x: list(reversed(x))) 

表達的左側排序由他們的價格優惠，而如果他們的價格是相等的，由它們的質量。表達式的右邊按照它們的質量對交易進行排序，並且如果它們的質量相等，則按其價格排序。

如果排序不相等，則至少有兩筆交易[p1, q1]和[p2, q2]已交換位置。如果他們換了地方，p1<p2和q1>q2，這意味着[p1, q1]與[p2, q2]相比是一個很好的交易。如果種類相同，那就沒有好處。