gs稳定匹配算法python

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

用python写gs算法代码并标注

好的，以下是用 Python 实现 G-S 算法的代码，并进行了注释解释：

# 定义 G-S 算法函数
def gs_algorithm(men_prefs, women_prefs):
    # men_prefs 是男性的志愿列表，women_prefs 是女性的志愿列表
    n = len(men_prefs)  # 获取男性数量，也是女性数量
    matches = [None] * n  # 初始化匹配结果列表，初始时每个男性都没有匹配

    # 定义辅助函数，判断一个男性是否还没有匹配
    def has_not_matched(m):
        return m not in [match[0] for match in matches if match is not None]

    # 循环，直到每个男性都匹配到一个女性为止
    while any([has_not_matched(m) for m in range(n)]):
        # 遍历每个男性
        for m in range(n):
            if has_not_matched(m):
                # 获取该男性的首选女性
                w = men_prefs[m][0]
                if matches[w] is None:
                    # 如果该女性还没有匹配，则将该男性和女性进行匹配
                    matches[w] = (m, w)
                    matches[m] = (m, w)
                else:
                    # 如果该女性已经匹配，则比较该女性当前的匹配男性和该男性的优先级
                    m1 = matches[w][0]
                    if women_prefs[w].index(m) < women_prefs[w].index(m1):
                        # 如果该男性优先级更高，则将该男性和女性进行匹配，原来的匹配男性重新变为未匹配状态
                        matches[w] = (m, w)
                        matches[m] = (m, w)
                        matches[m1] = None

    # 返回匹配结果
    return matches

上述代码实现了 G-S 算法，其输入是男性的志愿列表和女性的志愿列表，输出是匹配结果列表。在实现过程中，我们使用了 Python 的列表和循环等基本语法，同时还使用了 Python 的列表解析和条件语句等高级语法。

python文献检索系统

### 如何用Python构建文献检索系统

#### 构建文献检索系统的概述
文献检索系统旨在帮助用户快速找到所需的学术资源。通过Python，可以有效地自动化这一过程，提高效率并减少人工干预的需求。

#### 实现方法

为了实现文献检索系统，通常会经历几个主要阶段：

- **数据收集**：从不同的在线数据库或API接口获取文献资料。
- **预处理**：清洗和标准化所获得的数据以便后续分析。
- **索引建立**：创建倒排文件或其他形式的索引来加速查询速度。
- **搜索功能开发**：编写算法来匹配用户的输入与已有的记录。
- **界面设计**：提供友好的前端供最终使用者交互[^1]。

#### 示例代码

下面是一个简单的例子，展示如何使用`requests`库执行HTTP GET请求以访问Google Scholar API（假设存在这样的公开API），以及怎样解析返回的结果。请注意，在实际应用中可能需要遵循特定服务提供商的规定和服务条款。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


def search_scholar(query, num_results=10):
    url = f"https://scholar.google.com/scholar?q={query}&num={num_results}"
    
    headers = {
        'User-Agent': ('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
                       'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
                       'Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36')
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    papers = []
    for item in soup.select('.gs_r.gs_or.gs_scl'):
        title = item.find('h3').get_text()
        link = item.find('a')['href']
        
        snippet_div = item.select_one('.gs_rs')
        abstract = snippet_div.get_text() if snippet_div else ''
        
        authors_and_pub_info = item.select_one('.gs_a').get_text()

        paper_data = {
            'title': title,
            'link': link,
            'abstract': abstract,
            'authors_and_publication_info': authors_and_pub_info
        }

        papers.append(paper_data)

    return papers

这段脚本定义了一个名为 `search_scholar()` 的函数，该函数接受两个参数——要查找的主题字符串 (`query`) 和希望显示的最大结果数量 (`num_results`) 。此函数将构造一个URL并向其发送GET请求，随后解析HTML文档以提取有关论文的关键细节，并将其作为字典列表返回给调用者[^2]。

对于更复杂的场景，则可能会考虑采用像LangChain这样专门用于信息检索的技术栈，这允许更加灵活地管理和优化整个流程，包括但不限于向量化存储、异步操作支持等方面[^3][^4]。