# форимруем файл сабмита

submit_default <- read.table("VK_Chalenge/baseline.txt")

library(stringr)

for(row_num in 1:nrow(submit_default))
{
 
 # если в предсказании имеется нужный идентификатор
 
 # Отладочно
 # row_num <- 10
 # predicted_user <- 1921
 
 predicted_user_orig <- submit_default[row_num , "V1"]
 predicted_user <- as.numeric(str_remove(predicted_user_orig , ":"))
 
 # отбираем нужные предсказания
 selected_predict <- df_result[df_result$my_target == predicted_user, ]
 

 selected_predict <- df_result[df_result$my_target == predicted_user, ]
 
 # где больше имеюегося
 selected_predict <- selected_predict[ selected_predict$from > selected_predict$my_target , ]
 

 if(nrow(selected_predict ) >0 ){
   
   
   #Находим уже имеющиеся значения
   available_friens <- submit_default[row_num, "V2"]
   
   available_friens <- as.data.frame(as.numeric(unlist(strsplit(available_friens, ","))))
   names(available_friens) <- c("Friend_avail")
   
   # сортируем по убыванию
   available_friens <- as.data.frame(sort(available_friens$Friend_avail, decreasing = TRUE ))
   names(available_friens) <- c("Friend_avail")
   
   
   as.data.frame(available_friens)
   available_friens
   names(available_friens) <- c("Friend_avail")
   
   
   
   # отбираем добавлемых друзей
   added_friend <- as.data.frame(selected_predict$from)
   added_friend <- unique(added_friend)
   names(added_friend) <- c("added_friend")
   
   # удаляем тех друзей которые уже есть
   added_friend <- as.data.frame(added_friend[!(added_friend$added_friend %in% available_friens$Friend_avail) ,   ])
   names(added_friend) <- c("added_friend")
   
   added_friend <- as.data.frame(sort(added_friend$added_friend, decreasing = TRUE ))
   names(added_friend) <- c("added_friend")
   
   
   
   
   # добавляем не больше 10 самых первых
   added_friend <- head(added_friend ,10)
   
   
   # Смотрим сколько мы можем добавить друзей из нашего алгоримта
   NeedSpace <- nrow(added_friend )
   
   # сколько надо удалить из фрейма безлайна
   RemovieFriend <- NeedSpace + nrow(available_friens) -10
   
   
   # если количество удалений больше 0 значит удаляем самых младших
   if (RemovieFriend > 0 ){
     available_friens <- head(available_friens , 10 -RemovieFriend)
     
   }
   
   names(available_friens) <- c("Friend")
   names(added_friend)<- c("Friend")
   
   
   # новый список френдов
   new_friend  <-  rbind (available_friens,added_friend)
   new_friend  <- paste(new_friend[,1], collapse = ",")
 
   print (predicted_user)
   
   
   
 
   
   
 }
 else
 {
   new_friend <- submit_default[row_num, "V2"]
   
   
   
 }
   
 

 insert_row <-  cbind( predicted_user_orig, new_friend)



 if (row_num == 1) {
   write.table(insert_row, "VK_Chalenge/submit.txt", append = FALSE, sep = " ", dec = ".", quote = FALSE,
               row.names = FALSE, col.names = FALSE)
 }else
 {
   write.table(insert_row, "VK_Chalenge/submit.txt", append = TRUE, sep = " ", dec = ".", quote = FALSE,
               row.names = FALSE, col.names = FALSE)
 }
   
 
}

вот

и это где то одна четвертая всего моего кода :)

так что пока ни какой красоты :)

добрый вечер

Мои циклы говорят , неуспею я к окончанию раунда :)

а меня уже с моим безлайном сдвинули на 113 место!
вау

наверно не пройду в следующий тур:)

так 250 же мест

чего это не пройдёшь

256 :)
сортировка по алфавиту :)))

Да будет меньше 256 участников

141 участник всего)

+

мне тоже кажется что - все пройдут

хм, код тот же, а ошибка... размер файла в норме, и все ок

а ранее все ок было

посмотри на дубли рекомндуемых друзей

в одной и той же строке?

да