Python科学恋爱大法

秋天到了，又是吃螃蟹的季节。白富美学姐前两天约我吃最爱的大闸蟹，席间向来开心的她却显得心事重重。

“你肿么啦？”我仔细地掰开蟹壳，问道。

“十一假期好多朋友办婚礼，可我男票一点要求婚的意思都没有，我都想考虑备胎了。”

“你自己和他说嘛！”我放下了金黄的大闸蟹。

“我可是个妹子，这样多不好。”学姐叹了口气。

看着学姐犹犹豫豫的样子就知道她需要鼓励了~我眉头一皱，计上心来：

学姐呀，我来给你讲个故事~

有一座城市，当地风俗是，想结婚的男子必须先向心仪的女子求婚，而女子则需要等待求婚。

牧师每年会邀请人数相同的适婚男女参与一次集体相亲。一次相亲活动可能有很多轮，男子会首先向自己最爱的女子求婚，女子则会在所有的追求者中选择她的最爱；如果男子被拒绝，下一轮会向他第二喜欢的女子求婚；上一轮已经订婚的女子如果得到她更爱的人的求婚，则会毫不留情地抛弃未婚夫，和更爱的人在一起。被抛弃的男子需要重新参与求婚。

如此反复，等大家都订婚，就举办集体婚礼。

假设：

1)参加求婚的男女数量保持一致

2)每个男子都按喜爱程度对女子进行排序，比如最爱a，其次爱b，再次爱c

3)每个女子也同样给每个男子排序

*此方法名为Gale-Shapley算法。优点如下：

1. 总有大家都订了婚的一天，不可能无限循环

2. 中止后所有的婚姻是稳定婚姻

（不稳定婚姻：比如有两对夫妇M1&F1和M2&F2, M1的老婆是F1，但他更爱F2；而F2的老公虽说是M2，但她更爱M1。这样的婚姻就是不稳定婚姻）

有兴趣的读者可以自行搜索证明过程。

学姐的眼睛开始放光了：

坐在家里等求婚，下辈子请让我生在这个城市吧！

我神秘一笑：

是不是女孩子的天堂，让我们用Python来看一看最后的匹配满意度吧！

（此处展示部分代码，完整源文件请看文末）

一、样本生成

为了完成模拟过程，我们首先需要一些样本，即随机生成数量相等（可设置数量）的男性和女性，同时生成他们对每个异性个体的喜爱排名。

二、模拟男性求婚过程

每天上午，每位还没订婚的男子，会向还没拒绝过他的女子中，他最爱的那一个求婚。

三、模拟女性接受订婚的过程

每天下午，每位女性会在自己接到的求婚信中，选择她最中意的男子接受求婚；如果没接到求婚，就继续等待。

四、运行代码，并导出结果

学姐看着正在运行模拟过程有点着急了，我抽取其中一轮的结果先展示给她看：

纵轴代表该次模拟结果中，某位男性/女性的伴侣喜爱排名，即：匹配到的伴侣是他/她第X喜欢的异性。

显然，男性匹配到的伴侣离自己的最爱比女性更近——不止一点点！这可和“妹子天堂”的预期有点远啊！

学姐陷入了困惑：明明女性才掌握着订婚的决定权，而且男性即使暂时订婚成功，也有被抛弃的可能啊！你看，随着匹配轮次增加，男性的伴侣总是从自己最喜欢的对象慢慢变成不那么喜欢的对象；而女性伴侣却在一步步变好。你这个会不会是偶然啊！

我：是不是偶然，让我们来看看100次模拟中，男性/女性匹配到的伴侣喜爱排名均值分布吧~

*纵轴代表其中一次模拟中，男性/女性的平均伴侣喜爱排名均值，即：匹配到的伴侣是他们/她们第X喜欢的异性。

可以明显看到，男性最终匹配到的伴侣的喜爱排名普遍高于女性。

学姐终于收起了质疑：原来主动出击真有这么大的作用！为什么呀~

我分析道：学姐你看，女孩只能坐在家里等求婚，她喜欢的人可能连看到她的机会都没有。而男性在主动做出选择之时，每次都能选择自己最喜欢的对象。即使被拒绝，他的下一次求婚，也能送给可能接受他的、他最爱的女孩儿。这个游戏保证男孩的伴侣是可能和他在一起的最好的那一个，但对女孩就不是。

学姐：你说得对。面对自己喜欢的人，我应该去争取，而不只是等待。

我：这就对啦！世界上有什么事不需要努力呢？你有喜欢的人，就要好好努力，提升自己，去吸引ta，爱ta~