python - 以最经济的努力取得合理结果的算法

Question

假设读书时有六种问题需要处理，
我详细说明如下:

while True:
    if encounter A :
        handle A
    #during handling the problem, it might spawn new problems of
    #A, B, C, D, E,
        produce  (A,B..E or null)
        continue

    if B occurs:
        handle B
    #during hanlding the problem, it might spwan new problems
    #A, B, C, D, E,
        produce  (A,B..E or null)
        continue

    if C happens:
        handle C
        produce (A,B..E or null)
        continue
    ...

    if there are no problmes:
        break

假设我有3个问题，
上面的程序可能会在第一个上无限循环而永远不会触及第二个。

举个例子，我正在看书，
'问题A'定义为遇到一个'生词'，处理它就是查字典。
抬头时，我可能会遇到另一个新词，一个又一个。
在这种情况下，我永远不会把一本书的一句话看完。

作为解决方案，
我引入了一个容器来收集问题，对它们进行值(value)加权，然后确定执行哪一个。

def solve_problems(problems)
    problem_backet = list(problems)
    while True:
        if problem_backet not is null:
            #value-weighted all the problem 
            #and determine one to implement
            value_weight problems
            problem = x

        if problem == A:
            handle A
            problem_backet.append(new_problem)
            continue

        if problem == B:
            handle B
            problem_backet.append(new_problem)
            continue
        ...
        if problem_backet is null:
            return 

我尝试交替寻求灵感和提高效率。

def solve_problems(problems):
    global problem_backet
    problem_backet = list(problems)
    value_weight problems
    problem = x
    if problem == A:
        handle A
        problem_backet.append(new_problem)
        solve_problems(problem_backet)
    if problem == B:
        handle B
        problem_backet.append(new_problem)
        solve_problems(problem_backet)
    if problem == C:
        handle C
        problem_backet.append(new_problem)
        solve_problems(problem_backet)
    ...
    if problem_backet is null:
        return

同样，value_weighted 过程耗费了大量的精力和时间。

如何用合适的算法解决这样的问题？

Answer 1

'Problem A' is defined as encounter a 'new word', handle it is to look up dictionary. When looking up, I might come across another new word, another and another. In this case, I will never end up reading one sentence of a book.

看起来它最终会读完这个句子，因为新单词的数量受到字典大小的限制。总的来说，我觉得还可以，除非有一些其他没有明确提到的限制，比如在有限的时间内完成句子阅读。

How to solve such a problem in a proper algorithms?

好吧，如果没有“限时”的限制，你原来的算法就几近完美了。为了使其在整体性能方面更好，我们可能会首先处理所有问题 A，然后移动到 B 等等。它将提高我们算法的数据局部性和整体性能。

但是如果有“限时”的限制，我们可以在那段时间内读完完整的句子(没有完全理解)或者读完句子的一部分(完全理解那部分)或者介于两者之间(如建议的那样)作者@Lauro Bravar)。

从上面的例子中我们不太清楚我们是如何处理value_weight的，但是这类问题的正确名称是Priority Queueing。有多种算法和实现，详情请查看维基百科页面:https://en.wikipedia.org/wiki/Priority_queue