题目描述： 物体都有一些特性，有些物体有多个特性，现有一些物体，输入一组特性，输出对应最优组合的物体。引入无关的特性最少，输出要求引入的物体最少。 物体及其信息由文本读入,数据包含两列,行数不定,7<物体<1000 1000<特性<100000 c/c++学员使用txt文件读写

好的，这是一个比较典型的搜索问题，可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来解决。以下是一种基本思路：

1. 将物体和它们的特性存储在一个数据结构中，比如用一个哈希表将每个特性映射到对应的物体列表中。

2. 对于给定的一组特性，首先找到包含所有这些特性的物体集合，即找到一个最小的物体子集，使得这个子集包含给定的所有特性。

3. 如果存在多个包含所有这些特性的物体子集，需要选择其中引入无关特性最少的一个。这可以通过遍历所有可能的物体子集并计算它们的无关特性数量来实现，需要用到搜索算法，比如DFS或BFS。

4. 在搜索过程中，需要记录已经访问过的物体集合，以避免重复搜索。

5. 最后输出被选择的物体集合和引入的无关特性数量。

以下是一份伪代码，供参考：

# 读取数据并建立物体-特性映射
objects = {}
with open("data.txt", "r") as f:
    for line in f:
        obj, feature = line.strip().split()
        if feature not in objects:
            objects[feature] = set()
        objects[feature].add(obj)

# 定义搜索函数
def search(features, visited):
    if len(features) == 0:
        # 已经找到包含所有特性的物体集合
        return []

    best_subset = None
    best_irrelevant = float('inf')
    for obj in objects[features[0]]:
        if obj in visited:
            continue
        visited.add(obj)
        subset = search(features - set(objects[obj]), visited)
        visited.remove(obj)
        if subset is None:
            continue
        irrelevant = len(features - set(objects[obj]).union(*subset))
        if irrelevant < best_irrelevant:
            best_subset = [obj] + subset
            best_irrelevant = irrelevant

    return best_subset

# 输入一组特性，输出对应最优组合的物体
features = set(["feature1", "feature2", "feature3"])
visited = set()
subset = search(features, visited)
print(subset)

注意，上面的代码仅仅是一种基本思路，实际实现过程中需要考虑更多细节，比如优化搜索算法、处理数据异常、输出结果格式等等。