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本次华数杯C题“老外游中国”需要对352个城市中所有35200个景点评分的最高分（Best Score，简称BS）进行计算：
首先，我们将数据集中所有的景点按照城市分组，然后在每个城市中选出评分最高的景点，计算其评分，于是我们得到每个城市的最高分。 在求解这一问题的过程中，我们遇到两个特殊的情况：
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在部分城市中，可能存在多个评分相同的景点。这种情况下，我们可以选择随机挑选其中一个景点作为最高评分景点，或者直接将该城市的最高分赋值为多个评分相同的景点的评分。
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某些城市中可能不存在评分最高的景点。对于这种情况，我们可以考虑将该城市的最高分赋值为0.
另外，为了更加公平，我们还需要考虑城市的大小因素，即城市的景点数量。对于景点数量较多的城市，其评分最高的景点也许更加有价值，因此我们可以考虑在计算最高分的时候乘以一个权重，使得其更加能够体现城市最佳景点游览原则。
综上所述，我们可以建立如下模型来计算352个城市中所有35200个景点评分的最高分：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
city = pd.read_csv('city.csv')
# 获取最高分
best_score = city['景点评分'].max()
# 获取最高分的数量
bs_num = len(city[city['景点评分'] == best_score])
# 获取最高分景点最多的城市
bs_city = city[city['景点评分'] == best_score]['城市'].values.tolist()
# 获取前10个城市
bs_city = city['城市'].value_counts().head(10).index.values.tolist()
print('35200个景点评分的最高分是：', best_score)
print('获得最高分的景点数量为：', bs_num)
print('最高分景点最多的城市有：', bs_city)
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