首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

具有公平性的Gale Shapley匹配算法

Gale Shapley匹配算法,也称为稳定婚姻匹配算法,是一种用于解决稳定婚姻匹配问题的算法。它由David Gale和Lloyd Shapley在1962年提出,并且被证明是一种公平且有效的算法。

该算法的目标是将一组男性和一组女性进行匹配,使得每个男性和女性都能够找到一个稳定的伴侣。稳定的伴侣指的是,不存在一对男女,他们彼此更喜欢对方而不喜欢自己当前的伴侣。

算法的步骤如下:

  1. 初始化:将所有男性和女性都标记为未匹配状态。
  2. 选择未匹配的男性中的一个,记为M。
  3. M向他的首选女性发出邀请,如果该女性尚未匹配,则接受邀请并与M匹配。如果该女性已经与另一个男性匹配,但她更喜欢M,则拒绝当前匹配并与M匹配。
  4. 如果女性接受邀请,则她的当前匹配男性变为M,原来与M匹配的男性变为未匹配状态。
  5. 重复步骤2-4,直到所有男性都匹配成功。

Gale Shapley匹配算法的优势在于它能够保证每个人都能找到一个稳定的伴侣,而且算法的复杂度为O(n^2),其中n是男性和女性的总数。这使得算法在实际应用中具有较高的效率。

该算法在实际中有许多应用场景,例如医学生匹配、学生与学校的匹配、员工与职位的匹配等。在这些场景中,Gale Shapley匹配算法可以确保每个人都能够得到一个满意的匹配结果。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。这些产品可以帮助用户构建和管理云计算基础设施,提供稳定可靠的计算、存储和分析能力。具体产品介绍和链接如下:

  1. 云服务器(ECS):提供弹性计算能力,支持多种操作系统和应用场景。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库(CDB):提供高可用、可扩展的数据库服务,支持关系型数据库和NoSQL数据库。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  3. 云存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,适用于存储和管理各种类型的数据。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cos
  4. 人工智能(AI):提供丰富的人工智能服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/ai

通过使用腾讯云的这些产品,用户可以构建稳定、高效的云计算环境,并且根据自身需求选择适合的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

七夕,诺奖得主用算法教你如何脱单!单身数据分析师们速来!

七夕来袭,又到了情侣们大秀恩爱,单身狗们咬牙切齿的季节。本着人道主义关怀,先给大家唱一曲单身狗之歌—— 雌雄双兔傍地走,你还是条单身狗; 两个黄鹂鸣翠柳,你还是条单身狗; 路见不平一声吼,你还是条单身狗; 问君能有几多愁,你还是条单身狗。 听完是不是很想组个复仇者联盟,早上去卖花,晚上去卖套,凌晨去卖药? 还是你认为社会资源就这么多,拆散一对是一对,于是整晚都在大街上溜达,看哪一对不顺眼就冲上去扇姑娘一巴掌然后问她“不是说你爱我吗?” 还是你打算宅在家里重播非诚勿扰,幻想自己站在台上和24位姑娘演皇上选后妃

07
  • 2023最新综述 | 推荐中的因果推理: 基础、方法与应用

    推荐系统是提供各种个性化服务的重要而强大的工具。传统上,这些系统使用数据挖掘和机器学习技术,根据数据中的相关性进行推荐。然而,仅依赖相关性而不考虑潜在的因果机制可能会导致公平性、可解释性、鲁棒性、偏差、回声室和可控性等诸多实际问题。因此,相关领域的研究人员已经开始将因果关系融入推荐系统来解决这些问题。本文回顾了推荐系统中因果推理的现有文献。讨论了推荐系统和因果推理的基本概念及其相互关系,综述了针对推荐系统中不同问题的因果方法的现有工作。最后,讨论了推荐因果推理领域存在的问题和未来的发展方向。

    02

    SIGIR2022 | 基于Prompt的用户自选公平性推荐算法

    推荐系统的公平性在近些年来越来越受到人们的重视。在真实世界中,用户往往会有着一些属性信息(例如年龄,性别,职业等),这些属性是推荐算法理解用户偏好的重要信息源。但是,有时用户可能并不希望推荐系统的结果受到这些用户属性的影响,产生一些有偏见的推荐结果。然而,有时过度追求推荐结果的公平性,可能会有损推荐效率。我们认为推荐系统是否需要基于这些用户属性进行推荐,以及哪些用户属性信息需要被考虑,应当取决于用户自己的选择与需求。在这篇工作中,我们探索了推荐系统中一种可能的公平性产品形态——用户自选公平性(selective fairness)。

    02

    面对人工智能发展的伦理挑战:应对策略与未来方向

    人工智能飞速发展的同时,也逐渐暴露出侵犯数据隐私、制造“信息茧房”等种种伦理风险。随着AI技术在社会各个领域的广泛应用,关于AI伦理和隐私保护问题日趋凸显。尽管国外已出台系列法规来规范AI的使用,保护个人隐私和数据安全,但如用户被区别对待的“大数据杀熟”现象、AI在辅助医疗诊断和就业筛选中表现出的歧视、基于深度伪造技术制作假信息等引发的社会问题仍层出不穷。这些事件引发了公众对于AI决策透明度、算法公平性和个人隐私权的重大关注。面对AI发展下的这些伦理挑战,我们应当如何应对呢?在推动AI技术发展的同时,制定AI治理框架,建立有效的隐私保护机制是当前亟需解决的重要议题。对此你有什么想法?

    01

    【KDD2022教程】图算法公平性:方法与趋势

    来源:专知本文为教程介绍,建议阅读5分钟算法公平性是一个有吸引力但又具有挑战性的研究课题。 图是一种普遍存在的数据类型,出现在许多现实世界的应用中,包括社会网络分析、建议和财务安全。尽管这很重要,但几十年的研究已经发展出了丰富的计算模型来挖掘图表。尽管它很繁荣,但最近对潜在的算法歧视的担忧有所增长。图上的算法公平性是一个有吸引力但又具有挑战性的研究课题,它旨在减轻图挖掘过程中引入或放大的偏差。第一个挑战对应于理论挑战,图数据的非IID性质不仅可能使许多现有公平机器学习研究背后的基本假设失效,而且还可能基于

    03
    领券