# [9, 8, 7, 6,..., 1]
domain = [i for i in xrange(9, 0, -1)]

def dorm_cost(vec):
 cost=0

 # Создаем список отсеков, т.е. первые 2 места - 0 отсек и т.д.
 slots = [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]

 # Цикл по студентам, i - порядковый номер студента
 for i in xrange(len(vec)):
  x = int(vec[i])
  dorm = dorms[slots[x]]
  pref = prefs[i][1]
  print x, '->', slots[x],'->', prefs[i][0], pref, '->', dorm

  # Стоимость основного пожелания равна 0, альтернативного – 1
  # Если комната не входит в список пожеланий, стоимость увеличивается на 3
  if pref[0] == dorm: cost += 0
  elif pref[1] == dorm: cost += 1
  else: cost += 3

  # Удалить выбранны
й отсек
  # Это самое важное действие тут,
  # прошу особо обратить на него внимание и учесть, что элементы сдвигаются
  del slots[x]

 return cost

При конструировании целевой функции полезно стремиться к тому, чтобы стоимость идеального решения (в данном случае каждый студент заселился в комнату, которую поставил на первое место в своем списке предпочтений) была равна нулю. В рассматриваемом примере мы уже убедились, что идеальное решение недостижимо, но, зная о том, что его стоимость равна нулю, можно оценить, насколько мы к нему приблизились. У этого правила есть еще одно достоинство – алгоритм оптимизации может прекратить поиск, если уже найдено идеальное решение.