针对一维的numpy的ndarray数组，获取前N位所在的下标（index），
一个是原地sort，一个是np.argsort()获取下标。如果是多维数组，可以先采用arr.flatten()转换为一维的数组。
那是当然的。
6+1的话，一共127.6亿个排列。每个都至少要执行最内层的for、if、+=三行命令，就算只需要10个指令周期，就是1276亿个指令周期，假设你是3G主频，一秒也才执行30亿个指令，这也得40秒才能跑完，何况光是一个m=m+1就远远不止10个指令能完成，因为python中这是一个重新建立m对象的过程，再加上外层的循环，总的来说，是这一个没有意义的过程，因为需要的时间太长了。
如果是计算组合的话，就会少很多，组合即所有排列中，前6个数不重复的那一部分，这就少很多，33选6，然后乘以16，只有17721088个组合，这个量就少了很多。
所以，整个思路上就要改变。不使用组合计算，一定要去遍历所有组合来得到总数，也不是不行，但写法也不是这样写的。组合是前6个数不重复，那么，第一个数已经决定了第二个数的最大取值，也就是说，内层循环range的第二个参数，直接取外层循环的循环变量即可。
进一步优化就是前6层的for，range第一个参数分别是6,5,4,3,2,1,结果是一样的，大约能快10%左右吧。
