我正在开发一个程序，我将对象分成两组，并且我测量了每个对象与每个其他对象的相似程度，我想找到将它们匹配在一起的最佳方法。
如果集合是由edit-distance定义的单词和距离，那么集合“this”，“is”，“a”，“test”与“and”，“this”，“是“，”最好的“，然后我会将”this“与”this“匹配（得分为0），”is“与”is“（得分为0），”a“与”and“（对于分数为2），“最佳”分数为“考试”（分数为1）。
我已经将问题简化为找到最大的二分匹配问题。这是一个描述：
给定一个边界具有整数权重的二分图，找到一组边，使得（a）每个顶点在集合中只有一个边，（b）该集中权重的总和是最大尺寸。 / p>
我不相信这个问题是NP完全的（或者，即使它不是，但如果算法可能非常慢），是否有某种方法可以将答案逼近某种程度？
目前我选择最小权重边缘，删除它和它连接的节点，并重复，但这似乎不是最理想的。我已经考虑过将其减少到某种流量问题（就像你使用正常的二分匹配一样），但在这种情况下它不起作用。