1、在应用KM算法解决匹配问题时，首先需要明确目标找到使得匹配权重最大的匹配这与匈牙利算法解决的单纯最大匹配问题有所不同因此，KM算法的核心步骤包括1 **寻找“权重最大的”子图**这一阶段的目标是在图中选取一组边，使得这些边的权重之和最大这里的关键在于定义一个“顶标”，它代表；权重计算决定了搜索结果或推荐结果的排序和相关性有许多复杂的算法和技术可以用于计算权重，但在某些情况下，我们可能只需要一个最简单的权重计算方法最简单的权重计算方法最简单的权重计算方法是基于关键词匹配的计数该方法通过计算文档或内容中关键词的出现次数来确定权重当一个关键词在文档中出现的；更新其相邻未访问顶点的距离，并记录其前驱顶点结束条件所有顶点都被访问或到达终点时，停止搜索Dijkstra算法的输入图的顶点信息顶点序列号图的边信息每条边的两个顶点序号和边的权重Dijkstra算法的输出最短路径上的顶点序列注意事项理解算法逻辑尽管程序中可能涉及参数传入的匹配问题；权重算出来了，但是某个元素到底用哪个样式，还有3个规则，1，如果样式上加有！important标记，例如p color gray ！important那么始终采用这个标记的样式2，匹配的内容按照CSS权重排序，权重大的优先可以看到，CSS权重只是决定应用哪个样式的其中一个步骤，不过这个步骤是最复杂的，上面已经说过了；在实际应用中，我们可以通过调整边的权重来优化匹配例如，可以将边的权重设为对应的最大值，这样就能通过最大化总权重来找到最佳匹配一旦找到最佳匹配，我们就可以确定n=3和n=4时的最大值确实是12这种匹配方法不仅适用于n=3和n=4的情况，还可以推广到更多其他情况此外，通过匈牙利法求解最大；准确的匹配依赖于减少GPS误差和提高轨迹采样率文献对地图匹配算法进行了系统梳理，分为基于HMM基于CRF基于最大权重基于局部路径推断基于智能优化算法和基于深度学习等类别最大权重和HMM算法性价比高，不需要标签和历史数据而CRF深度学习需要有监督数据，局部路径推断利用历史轨迹数据本文重点；与匈牙利算法类似，KM算法同样适用于相亲场景不过，KM算法在匹配过程中考虑了权重因素，即除了考虑匹配的最大化，还要考虑匹配后的整体满意度具体来说，每个女生都会有一个期望值，这个期望值代表了她与所有有良好感度的男生之间的最大好感度而男生的期望值为0，即只要有一个人愿意与他配对，他就。