在dplyr中，如何对数据帧中的行进行采样，并将条件（sum和min）应用于一个或多个列？

我有如下数据：

Object  Rank    Cost
OBJ1    1       3
OBJ2    2       3
OBJ3    3       2.5
OBJ4    4       1.5
OBJ5    5       0
OBJ6    6       1
OBJ7    7       0
OBJ8    8       0
OBJ9    9       1
OBJ10   10      0
OBJ11   11      2
OBJ12   12      1
OBJ13   13      2.5
OBJ14   14      1
OBJ15   15      1
OBJ16   16      3
OBJ17   17      0
OBJ18   18      0
OBJ19   19      0

我希望使用dplyr随机选择5行，这样这5行的cost列的和正好等于5，而抽样的5行的秩和具有最低的可能值。这是一个简化的示例，但我的实际数据有更多的行。有没有办法不用写循环就能做到这一点

以下是数据：

x <- structure(list(Object = structure(c(1L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L), 
    .Label = c("OBJ1", "OBJ10", "OBJ11", "OBJ12", "OBJ13", "OBJ14", "OBJ15", "OBJ16", "OBJ17", "OBJ18", "OBJ19", "OBJ2", "OBJ3", "OBJ4", "OBJ5", "OBJ6", "OBJ7", "OBJ8", "OBJ9"), class = "factor"), 
    Rank1 = 1:19, Cost = c(3, 3, 2.5, 1.5, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 1, 2.5, 1, 1, 3, 0, 0, 0)), 
    .Names = c("Object", "Rank1", "Cost"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -19L))

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x听起来像是对一个NP完全问题（非常困难）的重述。
Filter（函数（l）{l[[2]==5}，combn（nrow（x），5，FUN=函数（i）{list（i，sum（x$Cost[i]），simplify=FALSE）[[1][[1]][[1]]，但它不能很好地扩展。稍微简单一点：
Filter（函数（i）{sum（x$Cost[i]）=5}，combn（nrow（x），5，simplify=FALSE））[[1]]