.在芯片设计中，经常要考虑输入与输出端之间的连接关系，假设输入与输出端分别有若干端口，并且用一组数字进行标注（可能有重复），当且仅当输入端与输出端数字相等并且不与其他连接线相交的情况下，可以建立输入与输出之间的连接。设计算法策略，计算可能得到的最大连接数。请给出具体代码

这是一个经典的最大匹配问题，可以使用Hopcroft-Karp算法来解决。以下是Python实现的代码示例：

class HopcroftKarp:
    def __init__(self, left, right, edges):
        self.left = left
        self.right = right
        self.edges = edges
        self.dist = None
        self.match = None

    def bfs(self):
        queue = []
        for u in self.left:
            if self.match[u] is None:
                self.dist[u] = 0
                queue.append(u)
            else:
                self.dist[u] = float('inf')
        self.dist[None] = float('inf')
        while queue:
            u = queue.pop(0)
            if self.dist[u] < self.dist[None]:
                for v in self.edges[u]:
                    if self.dist[self.match[v]] is None:
                        self.dist[self.match[v]] = self.dist[u] + 1
                        queue.append(self.match[v])
        return self.dist[None] != float('inf')

    def dfs(self, u):
        if u is not None:
            for v in self.edges[u]:
                if self.dist[self.match[v]] == self.dist[u] + 1:
                    if self.dfs(self.match[v]):
                        self.match[v] = u
                        self.match[u] = v
                        return True
            self.dist[u] = float('inf')
            return False
        return True

    def max_matching(self):
        self.dist = {}
        self.match = {}
        for u in self.left:
            self.match[u] = None
        for v in self.right:
            self.match[v] = None
        matching = 0
        while self.bfs():
            for u in self.left:
                if self.match[u] is None and self.dfs(u):
                    matching += 1
        return matching

其中，`left`和`right`分别表示二分图的左右两个部分，`edges`表示每个节点可以连接的节点的集合。`HopcroftKarp`类实现了Hopcroft-Karp算法，`bfs()`方法实现广度优先搜索，`dfs()`方法实现深度优先搜索，`max_matching()`方法返回最大匹配数。使用示例：

left = [1, 2, 3]
right = [4, 5, 6]
edges = {
    1: [4, 5],
    2: [4],
    3: [5, 6],
    4: [1, 2],
    5: [1, 3],
    6: [3]
}
matching = HopcroftKarp(left, right, edges).max_matching()
print(matching)  # 输出最大匹配数

以上代码中，`left`、`right`和`edges`分别表示输入端和输出端的节点集合以及节点之间的连接关系。在示例中，共有3个输入端和3个输出端，它们之间的连接关系如下：

1 -- 4
 \   |
  \  |
   \ |
    5
    |
2 -- 4
    |
3 -- 5 -- 6

使用`HopcroftKarp`类计算最大匹配数，得到的结果为2，即最多可以建立2个不相交的连接。