数字化婚姻配对模型与算法实现

"2013年中兴捧月编程竞赛的复赛题目涉及一个数字化婚姻配对模型，要求参赛者建立一个模拟社会男女择偶过程的算法。模型基于个人的财富、样貌、品格以及对这些因素的需求，同时考虑了健康属性、用户自定义样本数量、女性的最低期望值配置等因素。比赛要求程序能够读取配置文件并输出配对结果。" 在这个问题中，我们需要关注以下几个核心知识点： 1. **数值评分系统**：每个人物由四个特征（财富、样貌、品格、健康）表示，每个特征的评分在1到100之间。同时，每个人对异性特征的重视程度也以百分比形式给出，总和为100。 2. **满意度计算**：满意度是通过将个人的特征值与其对对方特征的期望值相乘，然后将三个乘积相加得到的。例如，G11对M的满意度是(10*50 + 30*60 + 60*80)。 3. **配对法则**：男性按照顺序依次选择最满意的女性，而女性则在收到的所有邀请中选择最满意的一个。一旦一对匹配成功，他们就被从样本中移除，剩余的人继续配对，直至所有人均找到伴侣。 4. **复赛扩展**： - **健康属性**：新增加的健康属性，评分也在1到100之间，同时调整了期望值的取值范围为1到97。 - **自定义样本数**：允许用户输入任意数量的男女样本，不再局限于100对。 - **女性最低期望值**：女性在选择时，会根据收到邀请的顺序，优先考虑满足其最低期望值50%以上的男性。如果一轮内没有满足条件的，她将放弃选择，由下一个女性继续。 - **配置文件读取**：程序应能读取指定的配置文件，从中获取样本数据，并依据数据进行配对计算，输出最终的配对结果。 这个问题实际上是一个优化问题，需要开发一个算法来模拟现实世界的复杂决策过程，同时考虑到各种约束和偏好。这可能涉及到排序、搜索、匹配理论等算法，对参赛者的编程能力和算法理解有较高的要求。