我写了一些应用程序，找到（根据一些问题）关于某人的信息（假设信息是人的体重，身高和年龄）。
另一方面我有产品清单（可能非常大）并根据产品信息我需要找到人信息和产品之间的最佳匹配 （我所拥有的产品信息是水部分，氮部分和分机）
我不能使用流程图算法或广度优先搜索，因为产品的编号是动态的（从DB读取产品列表...）
添加了作为答案提供的更多信息
更多信息：我为每个产品领域都有一些匹配表。我可以告诉我，如果人物field_X的值为A =＆gt;所以匹配的产品是product_1。
这很简单，我可以使用哈希表 - 但我需要根据所有字段进行最佳匹配。
在这种情况下使用启发式方法可能会很好 - 但是如果我有一些措施所有人员字段=＆gt;我也有产品领域的衡量标准......我可以找到最佳匹配 - 但每个周期我都有新产品，扫描所有产品可能会很费力，需要时间。
我正在寻找（如果有的话）一些更好的方法。
答案 0 :(得分：1)
首先，您需要一些属性（根据您的人员的属性），允许与人匹配“产品”。所以，你还需要某种指标。然后，您可以根据指定的属性找到与指定人员最匹配的产品。也许您可以尝试一些数据挖掘技术，如支持/信心等。我不知道，对于更详细的建议，您必须提供更多信息......
答案 1 :(得分：1)
这可能与名为"The Nearest neighbour problem"的东西非常相似。
想象一下，您可以将每个字段/属性转换为数字。然后，每个人和每个产品可以表示为N维空间中的点。因此，如果你的两个属性是重量和高度，那么你可以使这个人成为一个（x，y）点，其中x是重量，b是高度。
然后，您必须确定如何定义“最佳”。这定义了两点之间的距离，称为度量。因此，对于非常简单的度量，（x1，y1）和（x2，y2）之间的距离可能是（x1-x2）+（y1-y2）。
确定了您的空间和指标后，您可以使用维基百科页面（上面链接）中描述的算法之一来解决问题。