gs稳定匹配算法python
时间: 2023-07-18 17:01:43 浏览: 102
稳定匹配算法是一种经典的算法,用于解决匹配问题。其中,gs(Gale-Shapley)算法是最为常见的一种稳定匹配算法,通过迭代的方式,将多对男女进行配对,使得每对配对都是稳定的。
在Python中,我们可以使用以下方式实现gs稳定匹配算法:
首先,创建两个队列,分别为男性和女性的队列,分别用man_list和woman_list来表示。然后,对于每个男性和女性,我们可以定义一个“prefer”列表,用于记录该人对对方倾向程度的排序。
接下来,我们创建一个空的字典,用于保存每个男性与其配对的女性的关系。我们将字典命名为matches。然后,创建一个空的字典,用于保存每个女性与其配对的男性的关系。将该字典命名为inverse_matches。
然后,我们开始进行迭代,直到所有男性都有配对为止。在每一轮迭代中,对于每个男性,我们取出他还未提出过请求的最喜欢的女性。然后,对于这个女性,我们判断她是否已经有了男性的配对。如果是,我们比较该女性的现有男性和当前男性,如果当前男性更受女性喜欢,则我们将当前男性与该女性配对,并更新matches和inverse_matches。如果不是,我们直接将当前男性与该女性配对,并更新matches和inverse_matches。
最后,当所有男性都有配对时,我们可以返回matches字典作为最终的稳定匹配结果。
以上就是用Python实现gs稳定匹配算法的简要步骤。当然,具体的实现细节可能会根据实际情况有所不同,但是核心思想和步骤是相似的。希望能对您有所帮助!
相关问题
GS算法相位恢复python源代码
以下是一个简单的GS算法相位恢复的Python实现:
```python
import numpy as np
def gs_phase_recovery(signal):
N = len(signal)
phase = np.zeros(N, dtype=np.complex64)
phase[0] = np.angle(signal[0])
for k in range(1, N):
phase[k] = np.angle(signal[k] / signal[k-1])
return np.cumsum(phase)/(2*np.pi)
```
此代码接受一个长度为N的信号向量,并返回相位恢复后的信号。它实现了GS算法的基本思想:计算相邻样本之间的相位差,累积这些相位差,然后除以2*pi以获得相位。
GS算法和二分图匹配
GS算法和二分图匹配算法都是用于解决匹配问题的算法。二分图匹配算法是一种通用的算法,用于解决二分图中的匹配问题。而GS算法则是二分图匹配算法的一个特殊案例。
GS算法是基于婚姻匹配问题的研究而提出的。它的核心原理是男生按照自己喜好的顺序向女生发起追求,并尽可能形成稳定的匹配。如果有更好的匹配出现,就会断开之前的匹配,并与新的匹配对象建立关系。
二分图匹配算法则是一种更一般化的算法,适用于解决二分图中的匹配问题。它的原理也是通过不断调整匹配关系,使得每个节点都能够得到匹配。不同于GS算法,二分图匹配算法并没有定义匹配的好坏,只关注是否存在匹配。
总结来说,GS算法是二分图匹配算法的一个特例,它专门用于解决婚姻匹配问题,而二分图匹配算法则适用于一般的二分图匹配问题。两者的核心原理是类似的,都是通过调整匹配关系来达到稳定的匹配状态。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [详解匈牙利算法与二分图匹配](https://blog.csdn.net/wangxiao7474/article/details/111945752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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