Python：不仅基于值，而且基于其他参与者的最小距离对来选择单个最小距离对

Question

例如，我有两个实体列表和一个测量它们之间距离的函数。假设是姓名和电子邮件。在下面的表格中，我测量了每封电子邮件到每个名字的距离。

    1@ - {A:0.2, B:0.3, C:0.4, D:0.6}
    2@ - {A:0.15, B:0.2, C:0.2, D:0.5}
    3@ - {A:0.1, B:0.05, C:0.03, D:0.2}

现在我想在名称中找到每个电子邮件的最小距离对。但是，请注意，如果两封电子邮件具有相同的最小距离名称候选人，则赢得距离最小的人。在这种情况下，另一个电子邮件应该选择第二接近的候选名称，并再次检查。

因此，在这种情况下，结果应为：

    1@: B  
    2@: A
    3@: C

解释表：

速度很重要。。它可以以数据帧或dicts的形式进行处理，这无关紧要<谢谢你的帮助。

UPD：

当电子邮件的数量

Answer 1

假设您拥有此数据帧：

  emails/names     A     B     C    D
0           1@  0.20  0.30  0.40  0.6
1           2@  0.15  0.20  0.20  0.5
2           3@  0.10  0.05  0.03  0.2

然后：

df = df.set_index("emails/names")
numpy_df = df.to_numpy()

forbidden_rows, forbidden_cols = [], []
while len(forbidden_rows) != len(df):
    row, col = np.unravel_index(numpy_df.argmin(), df.shape)
    numpy_df[:, col] = np.inf
    numpy_df[row, :] = np.inf
    forbidden_rows.append(df.index[row])
    forbidden_cols.append(df.columns[col])

for r, c in zip(forbidden_rows, forbidden_cols):
    print(r, c)

印刷品：

3@ C
2@ A
1@ B

编辑：首先将数据帧转换为numpy.ndarray。

编辑：要打印未分配的电子邮件：

对于这个数据框：

  emails/names     A     B     C    D
0           1@  0.20  0.30  0.40  0.6
1           2@  0.15  0.20  0.20  0.5
2           3@  0.10  0.05  0.03  0.2
3           4@  0.10  0.05  0.03  0.2
4           5@  0.11  0.25  0.43  0.2
5           6@  0.12  0.35  0.53  0.3

这：

df = df.set_index("emails/names")
numpy_df = df.to_numpy()

forbidden_rows, forbidden_cols = [], []
while len(forbidden_rows) != len(df) and len(forbidden_cols) != len(df.columns):
    row, col = np.unravel_index(numpy_df.argmin(), df.shape)
    numpy_df[:, col] = np.inf
    numpy_df[row, :] = np.inf
    forbidden_rows.append(df.index[row])
    forbidden_cols.append(df.columns[col])

for r, c in zip(forbidden_rows, forbidden_cols):
    print(r, c)

print("Unassigned emails:")
print(df.index[~df.index.isin(forbidden_rows)].values)

印刷品：

3@ C
4@ B
5@ A
6@ D
Unassigned emails:
['1@' '2@']