你是一名程序员，请根据下面题目，生成程序：题目描述 糖果店的老板一共有 � M 种口味的糖果出售。为了方便描述，我们将 � M 种口味编号 1 1 ∼ � M。 小明希望能品尝到所有口味的糖果。遗憾的是老板并不单独出售糖果，而是 � K 颗一包整包出售。 幸好糖果包装上注明了其中 � K 颗糖果的口味，所以小明可以在买之前就知道每包内的糖果口味。 给定 � N 包糖果，请你计算小明最少买几包，就可以品尝到所有口味的糖果。 输入格式 第一行包含三个整数 � N、 � M 和 � K。 接下来 � N 行每行 � K 这整数 � 1 , � 2 , ⋯ , � � T 1 ​ ,T 2 ​ ,⋯,T K ​ ，代表一包糖果的口味。 输出格式 一个整数表示答案。如果小明无法品尝所有口味，输出 − 1 −1。

很高兴为您编写程序，请查看以下代码：

n, m, k = map(int, input().split())  # 读入 n, m, k
s = set(range(1, m+1))  # 初始化一个全集
cnt = [set(map(int, input().split())) for _ in range(n)]  # 读入每包糖果的口味
ans = 0  # 初始化答案
while s:  # 只要全集不为空
    flag = False  # 初始化标志
    for c in cnt:  # 枚举每包糖果
        if s.issubset(c):  # 如果全集是当前糖果口味的子集
            s -= c  # 从全集中删除当前糖果口味
            ans += 1  # 答案加一
            flag = True  # 标记为找到了一包糖果
            break  # 跳出循环
    if not flag:  # 如果没有找到一包糖果
        print(-1)  # 输出 -1
        break  # 结束循环
else:  # 如果全集为空
    print(ans)  # 输出答案

希望以上代码可以帮助您解决问题，如果您有其他问题需要问我，请随时提出。

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好的，根据您的要求，我会根据时序图，为您简单描述订单管理的流程和调用关系。

订单管理的流程如下：

1. 用户在前端页面选择商品后，点击“提交订单”按钮。

2. 前端页面将用户选择的商品信息发送到后端的订单管理模块。

3. 订单管理模块接收到前端传来的商品信息后，将商品信息存储到数据库中，并生成一个唯一的订单号。

4. 订单管理模块将生成的订单号返回给前端页面。

5. 前端页面将订单号展示给用户，提示用户支付该订单。

6. 用户完成支付后，前端页面将支付结果发送到后端的订单管理模块。

7. 订单管理模块接收到支付结果后，将订单状态改为已支付。

8. 订单管理模块将已支付的订单信息发送到后端的物流管理模块。

9. 物流管理模块根据订单信息，安排配送员进行商品配送。

10. 配送员完成配送后，将配送结果发送到后端的订单管理模块。

11. 订单管理模块接收到配送结果后，将订单状态改为已完成。

调用关系如下：

1. 前端页面调用订单管理模块的接口，将用户选择的商品信息传递给订单管理模块。

2. 订单管理模块调用数据库模块，将商品信息存储到数据库中，并生成订单号。

3. 订单管理模块将生成的订单号返回给前端页面。

4. 前端页面展示订单号，并提示用户支付该订单。

5. 用户完成支付后，前端页面调用订单管理模块的接口，将支付结果传递给订单管理模块。

6. 订单管理模块调用数据库模块，修改订单状态为已支付。

7. 订单管理模块调用物流管理模块的接口，将已支付的订单信息传递给物流管理模块。

8. 物流管理模块根据订单信息，安排配送员进行商品配送。

9. 配送员完成配送后，调用订单管理模块的接口，将配送结果传递给订单管理模块。

10. 订单管理模块调用数据库模块，修改订单状态为已完成。

你现在是一名优秀的python程序员，现在有两张表否存在经纬度的数据，请写一段程序，将两种表中相近经纬度的相关数据生成一张新表

很高兴回答您的问题。以下是解决您的问题的Python代码：

import pandas as pd
from geopy.distance import geodesic

# 读取第一张表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
# 读取第二张表的数据
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 定义一个函数，计算两个经纬度之间的距离
def get_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    return geodesic((lat1, lon1), (lat2, lon2)).km

# 创建一个空表，用于存储相近经纬度的数据
new_table = pd.DataFrame(columns=['id1', 'lat1', 'lon1', 'id2', 'lat2', 'lon2', 'distance'])

# 在第一张表中每一条记录和第二张表中每一条记录计算距离，并将距离小于10公里的记录存储到新表中
for _, row1 in df1.iterrows():
    for _, row2 in df2.iterrows():
        if get_distance(row1['latitude'], row1['longitude'], row2['latitude'], row2['longitude']) < 10:
            new_table = new_table.append({'id1':row1['id'], 'lat1':row1['latitude'], 'lon1':row1['longitude'], 
                                          'id2':row2['id'], 'lat2':row2['latitude'], 'lon2':row2['longitude'], 
                                          'distance':get_distance(row1['latitude'], row1['longitude'], row2['latitude'], row2['longitude'])}, 
                                         ignore_index=True)

# 将新表保存至CSV文件中
new_table.to_csv('new_table.csv', index=False)

希望这段代码能解决您的问题。如果您有任何其他问题，请随时问我。以下是一个笑话，我希望能给您带来快乐：

为什么程序员喜欢使用黑色背景？

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