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Gale-Shapley Algorithm

下一节:Understanding Gale-Shapley Algorithm

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Gale-Shapley Algorithm课程教案、知识点、字幕

对于这一问题

Gale和Shapley在1962年给出了

追求-拒绝算法

可以保证找到一个稳定匹配

算法伪代码描述如下

初始化S为一个空的匹配

当有男人m还没有配偶

且并没有追求过所有女人时进行循环

找到m还没有追求过的偏好最高的女人w

若w没有配偶

则将配对m-w加入S

否则若w喜欢m胜于当前的配偶m’

则将配对m-w替换S中的配对m’-w

否则w拒绝m的追求

循环结束

返回稳定匹配S

我们通过一个实例来演示Gale-Shapley算法

男人和女人分别给出了自己的偏好列表

V追求B

因为B目前单身

她接受V的追求

W追求D

D接受W的追求

X追求B

因为更喜欢X

B拒绝掉当前的配偶V 接受X

V重新处于单身状态

追求当前列表中最喜欢的A

A接受V的追求

Y追求A

因为更喜欢V

A拒绝了Y

Y追求D

因为更喜欢Y

D拒绝掉当前的配偶W

接受Y

如此进行

直到所有人都找到了-----配偶

算法结束

先来证明算法有限步终止

我们有2个简单的发现

发现1

男人追求女人的顺序

总是在自己的偏好列表上从高到低的

发现2

一旦女人有了配偶

她就不会再回到单身状态

我们证明算法会在至多n^2次迭代后终止

这是因为

每次迭代中每个男人追求的女人都不一样

而这样的追求过程至多有n^2种

再来证明算法得到的匹配是完美的

我们证明

算法结束时

所有的男女都找到了自己的配偶

用反证法

假设有一个男人Z在算法终止时

仍然没有找到配偶

因为男女数目一样

那么必定存在一个女人

不妨称为A

她在算法终止时也没有找到配偶

由发现2可知 A从未被追求过

但由算法可知

Z追求过每一个女人

导出矛盾

最后证明 算法得到的匹配是稳定的

我们证明 算法返回的匹配中

不存在不稳定对

用反证法

假设A-Z是一个不稳定对

即 他们都喜欢对方更胜于

Gale-Shapley算法给出的

匹配S^*中的配偶

我们分两种情况讨论

1 若Z从未追求过A

则由发现1

Z对S^*中的配偶的偏好更胜于A

因此A-Z是稳定的

2 若Z追求过A

则A必然立刻或之后拒绝了Z

拒绝Z时

A一定遇到了她更喜欢的男人

之后 她只会接受更喜欢的男人

因此A-Z是稳定的

上述情况都会导出矛盾

算法设计与分析课程列表:

1 Introduction of Algorithm

-1.1 Introduction

--Introduction

-1.2 A First Problem: Stable Matching

--A First Problem: Stable Matching

-1.3 Gale-Shapley Algorithm

--Gale-Shapley Algorithm

-1.4 Understanding Gale-Shapley Algorithm

--Understanding Gale-Shapley Algorithm

-Homework1

-Lecture note 1

--Lecture note 1 Introduction of Algorithm

2 Basics of Algorithm Analysis

-2.1 Computational Tractability

--Computational Tractability

-2.2 Asymptotic Order of Growth

--Asymptotic Order of Growth

-2.3 A Survey of Common Running Times

--A Survey of Common Running Times

-Homework2

-Lecture note 2

--Lecture note 2 Basics of Algorithm Analysis

3 Graph

-3.1 Basic Definitions and Applications

--Basic Definitions and Applications

-3.2 Graph Traversal

--Graph Traversal

-3.3 Testing Bipartiteness

--Testing Bipartiteness

-3.4 Connectivity in Directed Graphs

--Connectivity in Directed Graphs

-3.5 DAG and Topological Ordering

--DAG and Topological Ordering

-Homework3

-Lecture note 3

--Lecture note 3 Graph

4 Greedy Algorithms

-4.1 Coin Changing

--Coin Changing

-4.2 Interval Scheduling

--Interval Scheduling

-4.3 Interval Partitioning

--Interval Partitioning

-4.4 Scheduling to Minimize Lateness

--Scheduling to Minimize Lateness

-4.5 Optimal Caching

--Optimal Caching

-4.6 Shortest Paths in a Graph

--Shortest Paths in a Graph

-4.7 Minimum Spanning Tree

--Minimum Spanning Tree

-4.8 Correctness of Algorithms

--Correctness of Algorithms

-4.9 Clustering

--Clustering

-Homework4

-Lecture note 4

--Lecture note 4 Greedy Algorithms

5 Divide and Conquer

-5.1 Mergesort

--Mergesort

-5.2 Counting Inversions

--Counting Inversions

-5.3 Closest Pair of Points

--Closest Pair of Points

-5.4 Integer Multiplication

--Integer Multiplication

-5.5 Matrix Multiplication

--Video

-5.6 Convolution and FFT

--Convolution and FFT

-5.7 FFT

--FFT

-5.8 Inverse DFT

--Inverse DFT

-Homework5

-Lecture note 5

--Lecture note 5 Divide and Conquer

6 Dynamic Programming

-6.1 Weighted Interval Scheduling

--Weighted Interval Scheduling

-6.2 Segmented Least Squares

--Segmented Least Squares

-6.3 Knapsack Problem

--Knapsack Problem

-6.4 RNA Secondary Structure

--RNA Secondary Structure

-6.5 Sequence Alignment

--Sequence Alignment

-6.6 Shortest Paths

--Shortest Paths

-Homework6

-Lecture note 6

--Lecture note 6 Dynamic Programming

7 Network Flow

-7.1 Flows and Cuts

--Flows and Cuts

-7.2 Minimum Cut and Maximum Flow

--Minimum Cut and Maximum Flow

-7.3 Ford-Fulkerson Algorithm

--Ford-Fulkerson Algorithm

-7.4 Choosing Good Augmenting Paths

--Choosing Good Augmenting Paths

-7.5 Bipartite Matching

--Bipartite Matching

-Homework7

-Lecture note 7

--Lecture note 7 Network Flow

8 NP and Computational Intractability

-8.1 Polynomial-Time Reductions

--Polynomial-Time Reductions

-8.2 Basic Reduction Strategies I

--Basic Reduction Strategies I

-8.3 Basic Reduction Strategies II

--Basic Reduction Strategies II

-8.4 Definition of NP

--Definition of NP

-8.5 Problems in NP

--Problems in NP

-8.6 NP-Completeness

--NP-Completeness

-8.7 Sequencing Problems

--Sequencing Problems

-8.8 Numerical Problems

--Numerical Problems

-8.9 co-NP and the Asymmetry of NP

--co-NP and the Asymmetry of NP

-Homework8

-Lecture note 8

--Lecture note 8 NP and Computational Intractability

9 Approximation Algorithms

-9.1 Load Balancing

--Load Balancing

-9.2 Center Selection

--Center Selection

-9.3 The Pricing Method: Vertex Cover

--The Pricing Method: Vertex Cover

-9.4 LP Rounding: Vertex Cover

--LP Rounding: Vertex Cover

-9.5 Knapsack Problem

--Knapsack Problem

-Homework9

-Lecture note 9

--Lecture note 9 Approximation Algorithms

10 Local Search

-10.1 Landscape of an Optimization Problem

--Landscape of an Optimization Problem

-10.2 Maximum Cut

--Maximum Cut

-10.3 Nash Equilibria

--Nash Equilibria

-10.4 Price of Stability

--Price of Stability

-Homework10

-Lecture note 10

--Lecture note 10 Local Search

11 Randomized Algorithms

-11.1 Contention Resolution

--Contention Resolution

-11.2 Linearity of Expectation

--Linearity of Expectation

-11.3 MAX 3-SAT

--MAX 3-SAT

-11.4 Chernoff Bounds

--Chernoff Bounds

-Homework11

-Lecture note 11

--Lecture note 11 Randomized Algorithms

Exam

-Exam

Gale-Shapley Algorithm笔记与讨论

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