Question

我正在尝试编写一个基于其属性匹配项的算法。

我有一个课程列表，每个课程属于一个或多个类别。单个级别必须包含每个类别的1个主题。一个主题不能用于一个级别中超过1个类别的证据。

所以，例如：

课程x包含类别：Cat 1，Cat 2，Cat 3，Cat 4和Cat 5.

Subject A - Cat 1, Cat 2
Subject B - Cat 2, Cat 3
Subject C - Cat 4
Subject D - Cat 2, Cat 4
Subject E - Cat 5

在这种情况下，我会把

A Cat 1, 
B Cat 3, 
C Cat 4, 
D Cat 2, 
E Cat 5.

学生在运行算法时可能尚未完成所有类别，因此需要能够应对此问题。

任何帮助/建议/论文/片段都非常感谢。我有1500条记录要匹配，必须手动启动此过程才能按时完成。

Answer 1

对我来说这看起来像bipartite graph matching problem，其中图表包含两个方面：类别，主题。边缘是类别与主题的连接。

图表的最大匹配也是某些course x的最佳结果。

在您的示例中，二分图是：

G=(V,U,E)
V = { Cat1, Cat2, Cat3, Cat4, Cat5}
U = { Subject A, Subject B, Subject C, Subject D, Subject E} 
E = { (A,1), (A,2), (B,2), (B,3), (C,4), (D,2), (D,4), (E,5) }

这可以通过各种方式解决（例如将其转换为maximal flow problem，或使用Hopcroft-Karp algorithm）

如何根据物品匹配物品？

1 个答案: