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稳定匹配算法的C/C++源代码。

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简介:
采用稳定的匹配算法,并提供详尽的注释和说明文档。该代码以C++语言实现,旨在确保算法的可靠性和易于理解。

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客服
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  • C/C++
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    本源代码实现了一种高效的C/C++稳定匹配算法,适用于解决双向选择问题。代码简洁、注释详尽,便于集成与二次开发。 稳定匹配算法的代码实现包括了详细的注释与说明,并且是使用C++语言编写的。这段描述旨在强调代码清晰易懂,便于他人理解和应用该算法。
  • GS实现
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    本项目旨在通过编程方式实现Gs( Gale-Shapley )算法,用于解决二分图中的稳定匹配问题。代码清晰地展示了如何找到一个稳定的婚姻匹配或其他类似的配对情况。 设计一个程序来处理男人和女人的优先表,并通过不断更新自由男人列表以确定稳定的匹配对数并输出结果。
  • (Gale-Shapley) —— MATLAB 实现
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的Gale-Shapley算法程序,用于解决二分图中的稳定匹配问题,并通过实例演示了算法的应用和验证。 可以直接运行且无错误的图论算法代码已打包为.m文件,并加入MATLAB当前工作目录。只需打开并点击Run即可执行程序。
  • C++括号.zip
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    本压缩文件包含多种高效的C++括号匹配算法实现代码,适用于验证程序源码中括号是否正确配对,帮助开发者提高编码效率和减少错误。 C++中的括号匹配算法是计算机科学基础且重要的问题之一,涉及字符串处理及递归思想的应用。在编程语言如C++里,括号(包括圆括号、方括号与花括号)用于定义代码块或表达式的结构;正确地配对这些符号对于保证程序语法的准确性至关重要。通常该算法应用于解析源代码或者实现编译器前端的功能。 了解匹配规则是关键: 1. 每个左括号(如(、[或{)必须有相应的右括号闭合,即)、]或}。 2. 左边的括号应在对应的右边之前关闭,并且同一层次内的括号应该按顺序配对使用。 常见的实现方式包括: 1. **栈数据结构**:利用LIFO(后进先出)特性解决嵌套问题。创建一个空栈,遍历输入字符串中的每个字符;遇到左括号时将其压入栈中;遇到右括号则检查顶部元素是否是对应的左括号,匹配成功就弹出栈顶的符号;否则表示不匹配。若所有字符处理完毕后栈为空,则表明所有的括号都已正确配对。 ```cpp #include #include bool isMatch(const std::string& s) { std::stack stack; for (char c : s) { if (c == ( || c == [ || c == {) { stack.push(c); } else if (c == ) || c == ] || c == }) { if (stack.empty() || !match(stack.top(), c)) return false; stack.pop(); } } return stack.empty(); } bool match(char left, char right) { return (left == ( && right == )) || (left == [ && right == ]) || (left == { && right == }); } ``` 2. **递归方法**:通过函数递归来检查当前字符及其剩余部分是否符合括号匹配规则。对于每个字符,如果它是左括号,则将右括号作为新的结束符并调用自身继续处理余下的字符串;如果是右括号则需要验证它与前一个左符号是否配对成功;其他非括号的字符直接递归检查后续部分。 ```cpp bool isMatch(const std::string& s, int start = 0) { if (start == s.size()) return true; char c = s[start]; if (c == ) || c == ] || c == }) return false; if (c == () return isMatch(s, start + 1) && s[start] == ); if (c == [) return isMatch(s, start + 1) && s[start] == ]; if (c == {) return isMatch(s, start + 1) && s[start] == }; return isMatch(s, start + 1); } ``` 这两种方法均可解决括号匹配问题,但递归方式可能由于深度过大而引发性能和栈溢出的问题。相比之下,基于栈的方法通常更高效且容易实现。 在C++编程中掌握并能够应用此算法对于理解编译器、解释器及代码分析工具的功能至关重要,并且它广泛应用于XMLHTML解析、JSON验证以及文本编辑器的自动补全功能等领域。
  • Gale-Shapley婚姻:基于Matlab实现
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    本文章介绍并实现了经典的Gale-Shapley算法在Matlab环境下的应用,旨在解决稳定婚姻问题,通过代码展示如何找到一个稳定的匹配方案。 给定N个男人和N个女人以及他们对异性的偏好列表,在这种情况下可以找到一个稳定匹配,即没有任何一对男女更倾向于彼此而非当前伴侣的配对方式。Gale-Shapley算法用于确定这样的稳定匹配,并且根据该算法提供的方法可以获得男性最优或女性最优的稳定匹配方案。通过给定函数可得到男性最佳稳定的配对结果;而要获得女性最佳的结果,则可以通过交换输入中的偏好列表来实现。这里提供了一个具体示例说明这一过程。
  • 婚恋
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    婚恋匹配问题涉及如何在婚姻或伴侣选择中优化双方满意度。稳定匹配理论提供了一种确保匹配结果对于所有参与者都是最满意且持久的方法,广泛应用于婚恋、职场招聘等多个领域,旨在实现长期的和谐与效率。 稳定婚姻匹配算法作业要求学生理解和实现一个经典的计算机科学问题解决方案。该算法旨在为两个不同群体(例如男性与女性)之间找到一种配对方式,使得没有一对成员会更偏好于彼此而非当前的分配对象,从而形成所谓的“稳定”状态。通过完成这项任务,学生们可以深入理解匹配理论及其在现实生活中的应用价值。
  • C++版本串简单模式
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    本资源提供了一个用C++编写的简单模式匹配算法的实现代码,适用于字符串处理和搜索场景,易于理解和应用。 可以使用变量i来指向子串的起始位置,并用j指向模式串的开始位置。将S[i]与T[j]进行比较,如果两者相等,则同时增加i和j的值;接着再比较下一对字符,若仍然相同,则继续增加i和j;以此类推,当已经有m对字符匹配成功时,说明该子串与模式串 T 匹配成功。此时 i-m 即为找到的匹配位置。
  • 直接实现Gale-Shapley 婚姻Matlab程序 -
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    本简介介绍了一个直接实现Gale-Shapley算法的MATLAB程序,该算法用于求解“稳定婚姻”问题,确保生成的匹配对是稳定的。 匹配是从一个集合的元素到另一个集合的元素之间的映射关系。当这种映射是稳定的时候,意味着第一个集合中的某个特定元素A更偏好于第二个集合中的某特定元素B而非它已经配对的那个对象,并且同样地,该第二组中的B也更偏好于第一组中的A而不是其已有的匹配对象。在这种情况下,如果最初的配对方案基于男性偏好的排序来进行调整,则只需稍作变动即可适应女性的偏好顺序。
  • KMP模式C语言实现
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    本项目提供了一个用C语言编写的程序,实现了KMP(Knuth-Morris-Pratt)字符串模式匹配算法。通过优化的预处理步骤和搜索过程,该算法能够在O(n+m)的时间复杂度内完成模式匹配任务(其中n是文本长度,m是模式串长度)。代码简洁高效,适用于快速查找大规模数据中的特定模式。 KMP(Knuth-Morris-Pratt)模式匹配算法是一种在主串(文本字符串)中查找子串(模式字符串)的高效方法。该算法由Donald Knuth、James H. Morris 和 Vaughan Pratt 共同提出,其主要特点是避免了对模式字符回溯的过程,在比较过程中大大提高了搜索效率。 KMP算法的核心在于构造一个部分匹配表(也称为失配表或前缀函数),这个表记录了模式串中每个位置之前的所有字符所能构成的最长公共前后缀长度。在匹配时,当出现不匹配情况时,并不是简单地回退整个模式字符串的位置,而是根据部分匹配表确定移动模式字符串到合适的位置,从而避免不必要的比较。 以下是KMP算法步骤的具体解释: 1. 构造部分匹配表(PMT, Prefix Function):对于给定的模式串P,我们从左向右遍历每一个字符,并计算出每个位置之前的所有字符所能构成的最大公共前后缀长度。例如,在ABABC中,其部分匹配表为[0, 0, 1, 0, 2],表明A之前的最长共同前缀和后缀长度是0;BA和B的长度同样也是0;而ABC与BC则有相同的前缀BC。 2. 主串与模式串的比较过程: - 初始化两个指针i和j分别指向主字符串S以及模式字符串P的第一个字符。 - 当i < |S|(主串未遍历完)且 j < |P|(模式串还未匹配完成),执行以下步骤: - 如果 S[i] == P[j],则同时将 i 和 j 向右移动一位继续比较下一个字符; - 若遇到不相等的字符,则利用部分匹配表更新j的位置:即令 j = PMT[j-1]。这表示模式串应该回退到PMT中指定的新位置。 - 比较过程持续进行,直到找到完全一致的子字符串或所有可能的比较结束。 3. 若在主串S内找到了完整匹配的模式串,则说明已成功完成一次匹配;反之,如果遍历完整个主串后仍未发现完整的模式串,则表示该模式不存在于给定文本中。 C语言实现KMP算法的关键在于编写用于生成部分匹配表以及执行比较过程的相关函数。在实际代码实现时,通常会创建两个数组分别存储主字符串和模式字符串,并通过循环及条件判断语句来完成上述步骤的逻辑处理。
  • 基于SURF图像和拼接C/OpenCV
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    本项目提供了一套使用C语言及OpenCV库实现的基于SURF特征提取与描述技术的图像匹配与拼接算法源码,适用于计算机视觉领域中的图像处理任务。 基于SURF的图像匹配与拼接算法程序源码实现了图像的匹配与拼接功能。