Question

假设我们有n种床型，并调查了n个人。令B = {b1，。。。，bn}是二维空间中n个点的集合，代表床的尺寸类型。我们写bi =（bi（x），bi（y）），其中bi（x）代表床型i的长度，bi（y）表示其宽度。同样，我们用P = {p1，。。表示n个人的要求。。。，pn}，其中n个点的集合二维空间，我们也写pj =（pj（x），pj（y）），其中pj（x）和pj（y）是人j的长度和宽度要求。点碧当且仅当bi（x）≥pj（x）并且bi（y）≥pj（y）时，才与点pj兼容。相容性的是它兼容的P的点数，如果兼容，我们写comp（bi）= k k点为p。

我们将从更简单的一维情况开始，即P = {p1，。。。，pn}和B = {b1，。。。。，bn}是一维空间中的点（多个点可能具有相同的值）。您的任务是设计一个 O（n log n）时间算法，计算B中每个点与P的兼容性。

我当时正在考虑使用二进制搜索来定位索引，该索引的B值大于P（已排序）的值，并且索引位置+1应该是与我所床兼容的人数寻找。我使用for循环遍历代表床的元组集合，并通过集合P进行二元搜索，以找到索引并在每个最终步骤进行打印以输出。

def binarySearch(arr,l,r,x):

    if r >= 1: #base case size must be greater or equal to 1

        mid = (r-1)//2 + 1
        if float(arr[mid][1] == float(x)) and float(arr[mid+1][1] == float(x)) and mid <= r-1:
            mid += 1    
        elif float(arr[mid][1]) <= float(x) and float(arr[mid+1][1]) > float(x):
            return mid
        if float(arr[mid][1]) >= float(x):
    #   if arr[mid][1] <= x:
            return binarySearch(arr,l,mid-1,x)
        else:
            return binarySearch(arr,mid+1,r,x)
    else:
        return -1


for i in range(len(b)): #p is set of sorted persons and b is set of beds

    x = b[i][1]

    numCompatible = binarySearch(p,0,len(p),x) + 1

    print(b[i][0],numCompatible)

我收到一个错误：

“ RecursionError：在比较中超出了最大递归深度”，预期输出为 b1 10 b10 5 b11 11 b12 5 b13 5 b14 15 b15 13 b16 5 b2 3 b3 9 b4 10 b5 12 b6 9 b7 10 b8 4 b9 3

比较两组元组A和B以找到大小兼容性

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