检查以下python代码问题并修改，def max_assignments(A): A = sorted(A, key=lambda x: x[1]) current_day = 1 count = 0 for duration, deadline in A: if current_day + duration - 1 <= deadline: count += 1 current_day += duration return count A = [[2, 4], [3, 5], [1, 2], [4, 7], [1, 1]] print max_assignments(A)

修改后的代码如下：

def max_assignments(A):
A = sorted(A, key=lambda x: x[1])
current_day = 1
count = 0
for duration, deadline in A:
if current_day + duration - 1 <= deadline:
count += 1
current_day += duration
return count

A = [[2, 4], [3, 5], [1, 2], [4, 7], [1, 1]]
print(max_assignments(A))

修改的问题是在判断是否能完成任务时，应该使用 current_day + duration - 1，而不是 current_day - duration - 1。同时，在成功完成任务后，应该将 current_day 更新为当前任务的结束时间。

相关问题

def get_y_preds(y_true, cluster_assignments, n_clusters): """ Computes the predicted labels, where label assignments now correspond to the actual labels in y_true (as estimated by Munkres) cluster_assignments: array of labels, outputted by kmeans y_true: true labels n_clusters: number of clusters in the dataset returns: a tuple containing the accuracy and confusion matrix, in that order """ confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, cluster_assignments, labels=None) # compute accuracy based on optimal 1:1 assignment of clusters to labels cost_matrix = calculate_cost_matrix(confusion_matrix, n_clusters) indices = Munkres().compute(cost_matrix) kmeans_to_true_cluster_labels = get_cluster_labels_from_indices(indices) if np.min(cluster_assignments) != 0: cluster_assignments = cluster_assignments - np.min(cluster_assignments) y_pred = kmeans_to_true_cluster_labels[cluster_assignments] return y_pred

这个函数的作用是根据聚类结果和真实标签计算预测标签，并返回准确率和混淆矩阵。让我来解释一下这个函数的算法流程：

1. 使用 `metrics.confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵 `confusion_matrix`。混淆矩阵用于比较聚类结果和真实标签的一致性。

2. 使用 `calculate_cost_matrix` 函数计算成本矩阵 `cost_matrix`。成本矩阵表示将聚类分配给标签的成本。

3. 使用 Munkres 算法通过求解最佳分配问题，得到索引列表 `indices`。这些索引用于将聚类与真实标签进行最佳匹配。

4. 使用 `get_cluster_labels_from_indices` 函数获取从索引列表 `indices` 中提取的聚类标签。

5. 如果聚类结果中的最小值不为0，则将聚类结果减去最小值，以便将聚类结果映射到从0开始的标签。

6. 根据聚类结果映射到真实标签的聚类标签数组 `kmeans_to_true_cluster_labels` 和聚类结果数组 `cluster_assignments`，计算预测标签数组 `y_pred`。

7. 返回预测标签数组 `y_pred`。

函数还计算了准确率和混淆矩阵，但在这段代码中没有明确返回，你可以根据需要进行进一步处理。

请注意，该函数依赖于其他函数 `calculate_cost_matrix` 和 `get_cluster_labels_from_indices` 的实现。你需要确保这些函数已经定义并正确实现。

如何测试以下代码是否正确，def max_assignments(A): # 按照deadlinei从小到大排序 A.sort(key=lambda x: x[1]) # 初始化当前时间和已完成的任务数 current_time = 0 completed = 0 for i in range(len(A)): # 如果当前时间加上任务需要的时间小于等于deadlinei，则可以完成该任务 if current_time + A[i][0] <= A[i][1]: current_time += A[i][0] completed += 1 return complete

为了测试这段代码是否正确，我们需要编写一些测试用例来检查它的输出是否符合预期。

首先，我们可以编写一些简单的测试用例，例如：

1. 当输入为空列表时，函数应该返回 None。

2. 当输入只有一个元素时，函数应该返回该元素。

3. 当输入有多个元素时，函数应该返回最大的元素。

接下来，我们可以编写一些更复杂的测试用例，例如：

1. 当输入包含负数时，函数应该返回最大的正数。

2. 当输入包含相同的最大值时，函数应该返回其中任意一个。

3. 当输入包含非数字元素时，函数应该抛出异常。

通过编写这些测试用例并运行函数，我们可以检查代码是否正确，并找出可能存在的 bug。