一、稳定匹配的定义1、稳定分配方案这里以硕士研究生与导师之间的双向选择为例来说明稳定匹配问题。 假设师生分配问题中一个老师可以带三个学生，而一个学生只能跟一个导师。这里我们可能提前联系的导师有好几个，可能答应了某个导师后又反悔，导师也可能被很多学生选择，所以这里就涉及到一个分配问题。 若最后的分配方案能保证： （1）如果有学生想要换导师，那么没有教师愿意接受这名学生。 （2）如果有教师想要换学生，
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2023-09-27 13:45:48
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KM算法该算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[ i ]，顶点Yj的顶标为B[ j ]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立。 KM算法的正确性基于以下定理： 若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j
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2023-09-05 11:56:12
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从一个很长的字符串（或者数组）中，查找某个子串（模式串）是否存在，在算法上被称为是[b]“模式匹配”[/b]。
模式匹配的经典算法包括[b]KMP算法[/b]、[b]BM算法[/b]等等。以下简要回顾这些经典算法的思想，并说明我对此的改进想法。
[align=center][size=medium][b]KMP算法[/b][/size][/align]
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2024-01-10 17:39:27
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Oct 4 18:27:37 2017@author: luogan"""import numpy as npimport pandas as pdman=np.array([['貂蝉','大乔','小乔','阿丑','尚香'],
原创
2023-01-13 00:27:00
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# 稳定匹配算法的Python实现指南
## 什么是稳定匹配算法？
稳定匹配算法，特别是Gale-Shapley算法，主要用于解决一类问题，例如婚配或工作分配的问题。在这些问题中，我们需要将两个不同的群体中的个体进行配对，目标是确保每对配对都是稳定的，即没有任何两个个体会倾向于偏离已有配对而选择彼此。
## 实现流程
在实现稳定匹配算法之前，我们首先需要理清楚整个流程。下面是一个简单的流程
1962 年，美国数学家 David Gale 和 Lloyd Shapley 发明了一种寻找稳定婚姻的策略。不管男女各有多少人，不管他们各自的偏好如何，应用这种策略后总能得到一个稳定的婚姻搭配。换句话说，他们证明了稳定的婚姻搭配总是存在的。有趣的是，这种策略反映了现实生活中的很多真实情况。 两对夫妻M1 F2，M2 F1。M1心目中更喜欢F1，但是他和F2结婚了，M2心目中更喜欢F2，但是命运
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2023-08-09 20:04:05
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1. 男生向还未拒绝其的女生中选出优先级最高的，并向其求婚 2. 女生如果没有已经被优先级更高的男生求婚，则答应（女生以后可以反悔）。 如果反之，则拒绝 3. 对此步骤进行loop，直到没有求婚发生
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2023-05-22 23:48:53
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## 稳定匹配算法的 Java 实现
稳定匹配算法（Stable Matching Algorithm），常用于解决配对问题，如求得n个男生与n个女生的稳定配对。最著名的实现是盖尔-沙普利算法（Gale-Shapley Algorithm）。下面，我将指导刚入行的小白同学如何在 Java 中实现这一算法。
### 流程概述
我们首先了解整体的流程。稳定匹配算法的步骤可以用以下表格展示：
|
# 如何实现“稳定匹配python”
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“稳定匹配python”的整体流程。我们可以用以下表格来展示这个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 初始化稳定匹配算法 |
| 2 | 创建稳定匹配算法的输入数
原创
2024-05-16 07:13:31
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稳定匹配（C语言）问题起源在1962年，经济学家 David Gale 和 Lloyd Shapley 提出：能否针对生活中一些常见的匹配问题，设计一个能够自我执行（self-enforcing）获取最佳匹配的算法。这类问题可以称为稳定匹配问题。本博客讨论其中的一个最经典的问题：男女匹配。问题描述给出一个 n个男性的集合M 和n个女性的集合W，找到一个“稳定”匹配，其中：每位男性根据对女性的心仪程
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2023-10-28 06:22:52
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# Python实现稳定匹配
在计算机科学中，稳定匹配是一种重要的算法问题，它通常应用在配对问题中，如婚姻稳定匹配、职位分配等。稳定匹配意味着不存在一对个体，它们彼此更喜欢对方而不是他们当前的匹配对象。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现稳定匹配的算法，并给出代码示例。
## 稳定匹配算法
稳定匹配算法的一个经典例子是“稳定婚姻问题”，也被称为Gale-Shapley算法。这个算法是
原创
2024-05-06 06:53:39
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# 稳定匹配问题的实现：Python入门教程
在本教程中，我们将深入了解如何使用 Python 来实现稳定匹配问题。稳定匹配问题最著名的例子是“婚姻稳定性问题”，它描述了如何在一组男士和女士之间进行匹配，使得没有任何一对男女愿意离开当前配对而选择彼此。
## 整体流程
在实现稳定匹配的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义参与
这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
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2023-09-08 11:20:49
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# 实现稳定匹配算法的Java指南
在程序设计中，“稳定匹配问题”是一个经典问题，尤其是在求解配对、资源分配等场景中非常有用。例如，分配学生到学校、配对求职者与公司等。本文将指导你如何在Java中实现稳定匹配算法。
## 整体流程
在实现稳定匹配算法之前，我们需要了解基本的处理流程。以下是整个过程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化候选人和
这篇文章将会对稳定匹配算法进行介绍及Python代码的实现，第一部分会针对稳定匹配的Gale-Shapley算法进行解析，第二部分就是用Python对该算法进行实现。一、稳定匹配算法原理１.１ 介绍稳定匹配（Stable Matching）问题就是假设现在有N个男生和N个女生跳舞选择伴侣，然后最开始的时候男、女生按照下面情况对彼此进行排序选择舞伴（见图１）：每个男生都对女生按照最喜欢到最不喜欢进行
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2023-09-18 10:28:53
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Rabin-Karp算法（简称RK算法）Rabin-Karp算法的思路是将字符串的比较转换成数字的比较。比较两个长度为m的字符串是否相等需要O(m)的时间，而比较两个数字是否相等通常可以是Ɵ(1)。为了将字符串映射到对应的数字，故此需要用到哈希函数。我们都知道开放寻址法的哈希函数(open addressing)是可能遇到冲突的。对于这个问题来说冲突意味着虽然两个字符串的哈希值是一样的，但是这两个
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2023-06-17 17:01:40
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python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。#!/usr/bin/python
# -*- codi
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2023-06-30 08:59:32
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单词匹配模式一、问题描述二、涉及知识点三、问题分析四、代码构建五、运行调试五、相关知识补充一、问题描述给定两个字符串，一个是单词模式字符串，另一个是目标字符串。之后检查目标字符串是否为给定得单词模式，即求目标字符串中单词出现的规律是否和单词模式字符串中的规律相同。例如：单词模式字符串为“—二二一”，目标字符串为“苹果香蕉香蕉苹果"，二者得规律一样，匹配成功。二、涉及知识点python中的输入输出模
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2024-06-11 00:18:35
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python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。代码如下:#!/usr/bin/python# -*-
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2023-07-05 01:20:05
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逆向最大匹配方法逆向最大匹配分词是中文分词基本算法之一，因为是机械切分，所以它也有分词速度快的优点，且逆向最大匹配分词比起正向最大匹配分词更符合人们的语言习惯。逆向最大匹配分词需要在已有词典的基础上，从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的i个字符（分词所确定的阈值i）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。而且选择的阈值越大，分词越慢，但准确性越好。逆向最大匹配算
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2024-06-10 10:59:27
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