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GS算法的稳定匹配实现代码

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简介:
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。

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客服
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  • GS
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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
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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/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。
  • Gale-Shapley婚姻:基于Matlab
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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。
  • 直接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。
  • 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。
  • 改进GS性分析
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    本研究提出了一种改进的GS算法,并对其进行了详尽的稳定性分析,旨在提升其在迭代求解过程中的可靠性和效率。 这段文字描述了一个用C++编写的GS稳定匹配算法的源代码,并包含了一些必要的注释。该代码已经在多个在线评测系统(OJ)上通过了测试,其正确性得到了验证。希望这份代码能够帮助到大家。
  • MATLAB中立体__下载
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的立体视觉匹配算法源码,旨在帮助用户理解和实践计算机视觉领域内的深度估计与三维重建技术。适合科研和学习使用。 在 MATLAB 中实现的立体匹配算法代码可以进行下载。
  • KMP模式C语言
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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。