用于比较二维数组中元素的算法

Question

我正在为销售iPhone配件的公司创建Python程序。该程序将具有一个函数，该函数接受列表的列表作为参数，其中每个列表元素包含描述产品的两个值 - 价格和估计质量（整数值）。我想找到一个项目的价格低于另一个的情况，但其质量高于另一个的情况。因此，例如，我将通过这个列表，我的功能：

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

在这个列表中的元素[7.95，12]将有更低的价格和更高的质量比[11.95 10]。如果这种情况存在，我想返回一个布尔值，如good_deal = True。

some_inventory中有大约10万个这样的列表元素。我可以使用暴力方法将每个价格与所有其他价格进行比较，然后检查它们的质量，但这非常缓慢。我试着按价格先排序，对于价格相同的商品，我会消除质量较差的商品，并将最高品质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]到一个新列表中）。但这似乎仍然过于耗时。

是否有更高效的算法来进行这些比较？它不一定要用python，伪代码或者C/C++都可以。

Answer 1

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

表达的左侧排序由他们的价格优惠，而如果他们的价格是相等的，由它们的质量。表达式的右边按照它们的质量对交易进行排序，并且如果它们的质量相等，则按其价格排序。

如果排序不相等，则至少有两笔交易[p1, q1]和[p2, q2]已交换位置。如果他们换了地方，p1<p2和q1>q2，这意味着[p1, q1]与[p2, q2]相比是一个很好的交易。如果种类相同，那就没有好处。