我使用蛮力策略来找到问题的答案。我的想法是，我以10为增量遍历3个不同范围（例如嵌套循环）以显着减少组合数量。
然后，我在第一个函数中使用给我的三个解决方案，为我的函数重新定义循环范围参数，这将产生更精确的解决方案。
这是我的代码：
# first broad looping function to zone down to the relevant area of my solution
def t1_solve(cgoal):
max_value = None
nc_f = None
c_f = None
cd_f = None
for i, j, k in [(i,j,k) for i in range(nc_rev.idxmax(),int((cgoal*100)+200),5) for
j in range(c_rev.idxmax(),int((cgoal*100)+200),5) for k in range(cd_rev.idxmax(),
int((cgoal*100)+200),5)]:
if (t1rev(i,j,k) > max_value and t1c(i,j,k) > cgoal):
#storing the optimal value result, and my three solution in nc_f, c_f, cd_f
max_value = t1rev(i,j,k)
nc_f = i
c_f = j
cd_f = k
print max_value
print nc_f, c_f, cd_f
return nc_f
return c_f
return cd_f
# second reduced looping problem to fine-tune my answer
def t1_finetune():
# run the broad looping function
t1_solve(3.61)
# this is where I have trouble with passing my solutions stored in the
# previous function's nc_f, c_f, cd_f
#ERROR OCCURS HERE!!!!!
if nc_f - 20 > 0:
nc_lowerbound = nc_f - 20
else:
nc_lowerbound = 1
if nc_f + 20 < 1499:
nc_upperbound = nc_f + 20
else:
nc_upperbound = 1499
if c_f - 20 > 0:
c_lowerbound = c_f - 20
else:
c_lowerbound = 1
if c_f + 20 < 1499:
c_upperbound = c_f + 20
else:
c_upperbound = 1499
if cd_f - 20 > 0:
cd_lowerbound = cd_f - 20
else:
cd_lowerbound = 1
if cd_f + 20 < 1499:
cd_upperbound = cd_f + 20
else:
cd_upperbound = 1499
for i, j, k in [(i,j,k) for i in range(nc_lowerbound, nc_upperbound) for
j in range(c_lowerbound, c_upperbound) for k in range(cd_lowerbound, cd_upperbound)]:
if (t1rev(i,j,k) > max_value and t1c(i,j,k) > cgoal):
max_value = t1rev(i,j,k)
nc_f = i
c_f = j
cd_f = k
print max_value
print nc_f, c_f, cd_f
return nc_f, c_f, cd_f
t=time.time()
t1_finetune()
print time.time() - t
我收到的错误消息是：
UnboundLocalError: local variable 'nc_f' referenced before assignment
本质上，我只需要将nc_f，c_f和cd_f从我的t1_solve（）传递到我的t1_finetune（）。单独运行t1_solve（）可以正常工作，当在t1_finetune（）中调用它时，它仍然可以工作，直到继续我对错误发生的注释的其余代码。
我希望这很清楚，请让我知道是否有任何需要澄清的内容。
提前致谢！
首先，您的t1_solve函数具有三个return语句，而不是一个。一旦到达第一个，功能就结束了，其他功能就永远不会发生。因此，您需要这样做：
return nc_f, c_f, cd_f
接下来，当您调用t1_solve它并将这些值返回给您时，您只需忽略结果。您需要将它们存储在某个地方。例如：
nc_f, c_f, cd_f = t1_solve(3.61)
为了直观理解，您在这里要做的是返回三个值而不是一个，并将这三个返回值分配给三个变量。
如果您想知道实际发生的情况：第一个nc_f, c_f, cd_f创建一个3元素元组并返回该一个元组。然后，后者nc_f, c_f, cd_f =使用可迭代的分配拆包。请参阅教程节Tuples and Sequences中的介绍。
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