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大数据告诉你中国男女比例并未失调，90后性别比均衡

陈卫 翟振武

[内容摘要]当 1990 年代各种人口调查“过低的”生育水平难以置信时 ,其“过高的”出生性别比数据却被广泛接受。本文的主要目的是通过对 2000 年人口普查出生数据漏报的性别差异的分析 ,利用教育统计数据 ,重新估计 2000 年及 90 年代的出生性别比。结果表明我国实际的出生性别比并不像2000年普查数据反映的那样严重偏高。我国实际的出生性别比和低年龄组性别比要比普查反映的水平低 5～9 个百分点 。1990 年代在我国出生性别比偏高的部分中 ,女婴漏报的作用高达 50 %以上。本文还根据 2000 年普查千分之一抽样数据 ,考察了出生性别比的社会经济差异。

[作者简介]陈卫、翟振武 ,中国人民大学人口与发展研究中心教授。北京 :100872

伴随着 1990 年代中国生育率的持续下降 ,出生性别比的偏高趋势日益严重。当 1990 年代的人口普查和生育率调查得到的生育率“过低”而难以置信 ,并且学者们使用各种方法和模型来估计真实的生育水平时 ,同样是这些调查得到的出生性别比水平却得到了广泛接受。比如 2000 年人口普查得到的总和生育率为 1. 22 ,而学者们的各种估计大致为 1. 6～1. 8 (于学军 ,2002) 。但是 2000 年人口普查的出生性别比 116. 9 (国家 ,2005) ,人们对此没有过多怀疑。人口普查中出生人口的漏报导致了过低的生育率 ,而出生人口漏报存在显著的性别差异 ,因此出生人口漏报对出生性别比的影响也是显而易见的。本文的目的是进一步考察 1990 年代中国的出生性别比 ,通过教育统计数据来估计1990 年代出生人口漏报及其性别差异 ,从而推算 1990 年代的出生性别比。本文还将利用 2000 年人口普查原始数据分析出生性别比的影响因素。

文献回顾

20 世纪 80 年代以来 ,中国的人口出生性别比出现了迅速而持续的升高 、偏高趋势 ;到 2000 年 ,中国各省的出生性别比除西藏和外都显著高出正常范围 (国家 ,2005) 。出生性别比的升高可以被看作是中国人口年龄性别结构转变的重要特征之一 ,它引起了中国学者、公众、和国际社会的广泛关注。大量的研究文献对中国出生性别比持续升高现象 ,进行了实证分析和理论解释( Hull ,1990 ;Jo hansso n and Nygren ,1991 ; Hull and Wen ,1992 ;曾毅等 ,1993 ;高凌 ,1993 ;涂平 ,1993 ;徐毅、郭维明 ,1995 ;贾威、彭希哲 ,1995 ;顾宝昌、罗伊 ,1996 ;刘爽 ,2005) ,主要围绕中国出生性别比失常的表现、原因及后果(张翼 ,1997 ;刘爽 ,2006《; 人口研究》编辑部 ,2003 和 2006 ;蔡菲 ,2007 ;郭志刚 ,2007) 。

概括起来 ,对中国出生性别比偏高的直接原因的解释包括三个方面 :女婴漏报、性别选择性流产和溺弃女婴( Hull ,1990 ; Zeng Yi et al. ,1993 ;马瀛通 ,1994 ;刘爽 ,2005) 。Coale and Banister (1994)

通过对 1990 年之前的人口普查和生育率调查数据的考察 ,认为这些调查的数据质量都非常高 ,出生性别比升高的主要原因是溺弃女婴和性别选择性流产。Hull (1990) 考察了 1982 年人口普查和1987年1 %人口抽样调查中的出生性别比 ,提出了出生性别比升高的这三种解释 ,并讨论了它们各自的可能性 。曾毅等的研究(1993) 对这三种原因进行了更为详细的考察 ,认为 1980 年代后期中国出生性别比的上升几乎全部可以由女婴漏报和性别选择性流产解释,溺弃女婴的影响几乎不存在。他们通过逆向存活法估计了1990年人口普查中的出生漏报 ,女婴漏报高达5. 94 % ,而男婴漏报只有 2. 26 %。用这些漏报率对出生性别比进行调整 ,那么 1989 年全年和 1990 年上半年合计的出生性别比将由 115. 4 下降到111. 4 ,降低了 4 个百分点 ,占偏高部分的 51.3 %。这是他们使用 1990 年人口普查 10 %抽样数据的结果 。如果用 1 %的抽样数据 ,那么女婴漏报将解释出生性别比偏高部分的 42. 6 %。如果用 1988年2 ‰生育节育抽样调查数据 ,那么女婴漏报所解释的比例将更高 。

这些研究的共同特点是使用人口系统内的数据(国家的人口普查和抽样调查以及国家计生委的生育率调查数据) ,通过前后调查数据的一致性检验或各种分析技术来校正出生数据 ,从而估计各种原因的重要性。本文将利用另一个独立存在的数据体系 ———教育统计数据 ,检验和估计 2000 年人口普查中低年龄组人口的漏报及其性别差异，推算 1990年代历年出生人口及其性别构成 ,从而估计 1990 年代中国的出生性别比。

2 1990年代出生性别比估计

在先前发表的研究中 ,我们已经对教育统计数据质量的评估、用教育统计数据对人口普查数据的调整 、出生人口及其性别分布的估计等都作了详细的描述和分析(翟振武、陈卫 ,2007) ,本文就不再进一步说明。由于在利用教育统计数据对普查数据进行调整和生育水平估计时 ,我们得到了 1990 年代历年的出生人口及其性别构成 ,因此也就得到了出生性别比。

在展示我们估计的出生性别比之前 ,我们利用教育统计数据先对普查低年龄人口性别比进行检验。

图 1 显示了 2000 年普查时 6～10 岁各年龄的性别比和他们在教育统计中记录的性别比。假定 6～10 岁未上学儿童中 ,女童多于男童 (这一假定是合理的) ,那么 6～10 岁在校生性别比应高于普查的性别比。但是如图 1 所示 ,教育统计数据中 6～10 岁人口性别比不仅不高于普查的性别比 ,反而低了很多 ,这就证明了普查的低年龄人口性别比是不正确的。

那么 ,通过教育统计数据反映和调整的低年龄人口性别比与普查有多大差异 ? 由于教育统计的小学生在校人数与人口普查在统计时点上是不同的，教育统计时点是每年的9月1日，而2000 年人口普查时点是11月1日 ,因此 ,为了这二套数据在年龄上进行匹配 ,我们将 2000 年普查数据的时点调整到 9 月 1 日 ,同时利用生命表存活率将各年教育统计数据中 9 岁或 10 岁在校人口数匹配到2000 年普查时的同队列年龄。之所以使用教育统计数据中 9 岁或 10 岁在校人口数 ,是因为教育统计的小学在校生人数数据在9岁或10岁达到该队列的最高纪录 (图 2) ,之前和之后年龄的人数或因尚未入学或因已经升学等原因而不能充分反映小学就读人数。

表 1 对比了通过教育统计数据调整的和普查得到的2000年 0～9 岁人口的性别比 。由于

我们当时得到的最近的 2003 年教育统计数据中9岁对应于2000年普查6岁 ,因此6岁以下(0～

5 岁) 数据就需要外推。我们分别用非线性和线性回归拟合进行外推。进行非线性回归时使用 6～22 岁数据 ,计算教育数据与普查数据的比值 ,然后对这些分年龄的比值进行非线性回归拟合进而外推 ;而进行线性回归时只使用 10 岁以下的数据 ,即计算 6～9 岁四个年龄组教育数据与普查数据的比值 ,然后对这些分年龄的比值进行线 性 回 归 拟 合 进 而 外 推 ( 翟 振 武 、陈 卫 ,2007) 。图3显示了通过教育统计数据匹配的和普查得到的 2000 年 0～9 岁分性别人口 ,根据这些数据计算得到了如表 1 所示的 2000 年 0～9 岁分年龄性别比 。很明显 ,年龄越小 ,两者的差异越大 。普查的 0～2 岁人口性别比要比教育数据的性别比高出7～8个百分点 。

由教育统计数据调整得到的 0～9 岁人口 ,利用生命表存活率 ,我们可以将他们倒推至他们出生时的人数。按非线性回归拟合外推而估计的是高方案出生人数 ,按线性回归拟合外推估计的是低方案出生人数 ,而中方案则是高方案与低方案的平均数 。同时 ,在估计出生人数时 ,分别按照 95 %～97 %的小学入学率进行了调整。由于几个不同的入学率和不同方案组合的结果过于繁杂 ,需要明确选择一套数据作为最佳的方案 ,因此 ,我们选择了留有余地的按照匹配的0～9 岁分性别人口入学率95%调整的数据。由于线性回归外推的低方案存在着一定的风险 ,因此我们使用高方案和中方案的结果。表 2 显示了高方案和中方案下1990年代历年的分性别出生人数和出生性别比。

从表2中看出 ,我国出生性别比偏高是确定的事实。但是 ,是否达到了 2000 年普查所反映的如此之高的水平呢 ? 通过教育数据调整的普查低年龄组的性别比看出 ,我国实际的低年龄组性别比要比普查反映的水平低5～9个百分点 。2000年普查的出生性别比高达117 ,而表2中2000 年的出生性别比为 110 左右，实际的出生性别比显然要低得多。据此粗略估算 ,我国出生性别比偏高的部分中 ,有至少高达 50 %是女婴漏报所致 。1995 年 1 %人口抽样调查的出生性别比为 115. 6 ,对比表 2 中1995 年出生性别比 ,可以计算出其偏高部分中有 52 %～63 %来自女婴漏报 ;而 2000 年人口普查出生性别比(116. 9) 偏高部分中女婴漏报所占比例高达 68 %～73 %。考虑到这一年龄组男性的死亡率为每年3‰－4‰这个因素，90后的实际性别比基本处于107的正常区间。

3 出生性别比的社会经济差异

尽管 2000 年人口普查的出生性别比强烈受到出生漏报的性别差异的影响 ,分析出生性别比偏高的社会经济差异 ,将有助于认识出生性别比偏高的特征和影响因素。以往的研究已经得出了许多一致的、重要的结论 ,比如出生性别比偏高发生在二孩及以上出生人口和只有女孩的妇女 、农村出生性别比偏高程度比城镇更为严重 、出生性别比与受教育程度呈倒 U 型关系等(涂平 ,1993 ;高凌 ,1995 ;张二力 ,2005 ;原新、石海龙 ,2005 ;杨菊华 ,2006) 。2000 年人口普查数据也显示了类似的模式。

由于国家出版的 2000 年人口普查数据汇总表中没有出生性别比的社会经济特征数据 ,我们将根据 2000 年普查千分之一抽样数据 ,根据妇女的人口学和社会经济特征 ,来考察中国出生性别比的模式和差异。从该样本妇女的出生性别比特征看 (表 3 中“双变量”这一列) ,严重偏高的出生性别比(120 以上) 发生在年龄超过 30 岁、住在镇、汉族、小学文化、从事服务业或农业这些类别的妇女中。中国的中南地区和东部地区比其他地区的出生性别比高出很多。孩子的人口学特征对于出生性别比的影响最大。出生性别比偏高最严重的情况发生在二孩及以上或者前有孩子全是或多是女孩的妇女 。最高阶层的社会经济群体 ,包括居住在城市、接受过高等教育、是干部和技术人员的妇女 ,其出生性别比也偏高。正常的出生性别比仅仅发生在有限的一些群体中 ,包括没有接受过任何教育、居住在西部地区、生育第一孩子 ,以及已生育过的孩子都是男孩但仍然继续生育的妇女。

由于观察到的双变量关系可能会受到其他因素的影响 ,因此我们通过多变量分析在控制其他的

变量的情况下来检验在多大程度上上述所观察到的模式仍然成立。表 3 展示了通过 logistic 回归调整的出生性别比(模型 1 - 3 中的出生性别比) 。需要注意的是 ,出生性别比的测量和解释应该谨慎 ,因为出生性别比的大小对抽样方法和样本规模较为敏感。纳入分析的妇女样本中仅有 11752 个新生儿 ,可能仅仅因为随机波动或抽样误差就会导致出生性别比的较大差异。为了能够在统计上显著区分出生性别比 105 和 110 (5 %的显著水平) ,样本规模必须至少达到 14000 个新生儿 。尽管样本妇女各类的出生性别比的值在统计上不能完全推断总体 ,但是通过各变量影响的模式与方向体现的出生性别比差异是有重要意义的。

从 Logistic 回归模型的结果中可以看到一些在以往研究中没有充分注意到的有趣而重要的结

论。在年龄、居住地和受教育水平方面 ,它们对出生性别比的影响的方向与双变量分析的结果几乎完全不同。在其他的社会经济和人口学变量控制后 ,年龄与出生性别比呈负相关 ,即妇女年龄越轻 ,出生性别比越高 ;城市的出生性别比比农村高出许多 ;教育水平与出生性别比是正相关的 ,即妇女受教育水平越高 ,出生性别比越高 ,而且受教育水平的这种正相关具有统计的显著性。由于年轻的、城市的以及较高受教育水平的妇女群体更可能有较低的生育意愿和生育率 ,同时她们也更可能获得先进的医疗设施和性别选择的技术 ,因此 ,与其他特征的妇女相比 ,性别选择性流产更可能是她们产生异常高的出生性别比的原因 。印度 ( Ret herford and Roy 2003) 和越南 (Belanger et al. 2003) 也有类似情况 :较高社会经济的阶层有着较高的出生性别比。

4 结论

在人们不能接受 2000 年人口普查得到的“过低的”生育水平时 ,其“过高的”出生性别比数据却被广泛接受。本文的主要目的是通过对普查的出生数据漏报的性别差异的分析 ,利用教育统计数据 ,重新估计 2000 年及 1990 年代的出生性别比 。同时 ,根据 2000 年普查千分之一抽样数据 ,考察了出生性别比的社会经济差异。

根据调整的低年龄组分性别人口和分性别出生人口计算 ,我国实际的出生性别比并不像 2000 年普查数据反映的那样严重偏高。我国实际的出生性别比至少要比 2000 年普查的出生性别比低 7 个百分点。其他低年龄组性别比要比普查反映的水平低 5～9 个百分点。在我国出生性别比偏高的部分中 ,女婴漏报的作用至少高达 50 %;其余的 50 %才是性别选择性流产的作用。2000 年普查的出生性别比偏高部分中更有 70 %左右是女婴漏报所导致的 。这一事实对于恰当 、正确地认识我国出生性别比问题及其后果 ,以及出生性别比与计划生育的关系 ,具有十分重要的意义。

目前国内“90后”总数约为1。7亿人，男女比例约为54：46。
而登记注册结婚的“90后”不超过1000万对，结婚率只有10%，与此同时，90后中的离婚率也高达35%。
从1980年到2014年，中国一共出生了6。75亿人，这34年的平均性别比是114。7。按性别比正常值推算，男性比女性多出了3000多万。
“婚姻挤出”很形象地显示了性别比失衡对婚姻的影响——原本相对稳定平衡的婚姻市场因为多出数千万男性变得拥挤，使得多出的男性被挤压出去，被迫成为光棍。1比1.3 2007年中国男性已经比女性多出3700万，其中，0-15岁的男性比女性多出1800万。
　专家认为上世纪90年代出生的人口在达到婚龄时，将会有10%的男性被挤出婚姻市场不能成婚。

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属蛇天蝎座O型血男女性格分析和配对

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属蛇天蝎座O型血男女性格分析和配对，通过看星座，我们可以了解到天蝎座是一个很聪明又有心机的星座，谈起恋爱来，会出现正反不同的倾向。下面是属蛇天蝎座O型血男女性格分析和配对！

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你开朗有远见，有金钱头脑，但也有虚荣挥霍的一面。

天蝎座的人聪明有心计，很懂得开源节流，而O型血属蛇也有着成熟稳重的一面，有较好的财运，但应酬相对要多些，极爱面子，当虚荣心暴露时，你会不顾一切的把钱甩出去，把信用卡刷爆都在所不惜。

如此一来，为了面子而大笔把钱挥霍出去的事情常有发生，容易出现财来财去的.现象，不易留住钱财。

不过，为了能随心所欲的花钱，钱花光了你会更起劲的努力赚钱，所以，很少有穷困的时候。注意规划会让你的财源更稳定呢！

O型天蝎座的你拥有热情如火的恋情，谈起恋爱来，常会出现正反不同的两种倾向。当O型气质较强烈时，就会对喜欢的人清楚地表达爱意，假如天蝎座的气质较为明显时，在表达感情时，就会采取爱情长跑的姿态了。天蝎座的气质，在恋爱的时候会表现得更为强烈，理态度就会显得强硬无比，此时就需要O型的冷静性来加以调和。O型天蝎座的你，被这两种气质弄糊涂了，因此，你的恋爱没有一定的模型。

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你聪明灵活，会讨好人，但显得不诚恳。

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开始还挺让人羡慕的，但久了大家都会觉得你在吹牛皮，显得不老实，很快就会引起大家的厌恶，从而疏远你。

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随着的进步，个性发展的需要，男女交往的活动很频繁。我们不难发现，那种交往中有同性，又有异性朋友的人，性格相对比较豁达开朗，风度比较优雅大方，力也比较强。可面对“”、“第三者”的问题，一些不想越雷池的人，对和异往就望而却步了。

是的，异性间的交往比同性间的交往确实要复杂一些，即使很正常的关系，也难免会引起一些爱搞是非人的误解和非议。但是，只要自己心里踏实、坦然，纯洁的友谊一定会经得起时间和事实的考验。男女配对。

其实，男女交往并没有那么可怕。在与异性朋友的交往中，先消除了性别间的不自然感，你就会像与同往一样，敞开心扉，坦诚相待。也不会有任何的矫饰造作。

对男性来说，女性中的绝大多数都是聆听者，他们比较善解人意，容易理解和体贴谈话者的处境和苦楚。而男性在女性面前谈吐似乎更坦率，许多在朋友或爱人面前不能流露的情绪或不能的内心隐秘，反而可以畅所欲言，一吐为快。

对于女性来讲，男子同样是最出色的。她们会从异性朋友那里理解和同情。男女看有没有夫妻缘分。

是什么决定了男女的匹配程度呢？

异性朋友间的坦诚交谈，要比通过娱乐、打球、饮酒来消除忧郁好得多。你会有一种“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”的心境。测试男女匹配度。

但是，男女毕竟有别，交往必须有界，接触要有规，情感要有度。与异往要掌握分寸，要限制在一定的范围，不能跨越、不能。注意提高“性”，减少“隐秘性”，要互相尊重，彼此为对方负责。特别要懂得遵守一种道德原则：友谊可以广泛播种，朋友可以有许多个，但爱人只能有一个。要让理智的堤坝制约感情的汹涌波澜。让男女结交的步履沿着纯洁、友谊的轨道发展。婚姻匹配度测试免费。

这样异性间的友谊就可以达到知心，知己的深度，但绝不包含爱情的成分，因为异性友情不具有情感的专一性。

人生苦短，生活不但要有质量还要有高度，希望：每个人都能快乐、幸福！男女打排位是什么意思。

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...则另一个也是男孩的概率是多少? 分析是认为男女等可能,样

我想明白了，这道题很多人把题中没给的逻辑强行加入所以造成的1／3。男女和女男这个不同的逻辑是从哪里来的，题里没有给，而是人为强行加入的。强行加入概念“已知男孩要不是老大就是老二”，这是强行加入行为。为什么不强行加入别的要素，这是思维惯性导致的。给1/3这个答案的老师有毛病。
一个人，不是男的就是女的，哪里来的第三种？
这个题，除了“是男孩的概率是多少？”这句有用之外，其他都是废话！最佳答案没毛病，如果实在理解不了，可以这样想，家里有俩孩子，知道其中一个是男孩，那么这个被已知的男孩可能是哥哥、也可能是弟弟，对不对？结果就有三种，哥哥和弟弟，姐姐和弟弟，哥哥和妹妹（两个女孩的可能已经被排除），所以，两个都是男孩的概率就是三分之一了。其实这个题是用数学考了学生伦理问题，就是长幼有序。

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提起两个人之间的匹配度，大家都知道，有人问两个人容貌上匹配程度，另外，还有人想问匹配的图的定义，你知道这是怎么回事？其实如何测试两个人的匹配度，下面就一起来看看两个人容貌上匹配程度，希望能够帮助到大家！

两个人之间的匹配度

1、两个人之间的匹配度:两个人容貌上匹配程度

男才女貌，应该不是指外国妞般配的两个人有什么特征。

2、两个人之间的匹配度:匹配的图的定义

设有M个工人x1,x2，…，xm，和N项工作y1,y2，…，yn，规定每个工人至多做一项工作，而每项工作至多分配一名工人去做。由于种种原因，每个工人只能胜任其中的一项或几项工作。问应怎样分配才能使尽可能多的工人分配到他胜任的工作。这个问题称为人员分配问题。为什么感觉有些人很般配。

人员分配问题可以用图的语言来表述。令X={x1,x2，…，xm}，Y={y1,y2，…，yn}，构造二分图G=(X,Y,E）如下：两个人很配是什么意思。

对于1≤i≤m，1≤j≤n，当且仅当工人xi胜任工作yi时，G中有一条边xiyi，于是人员分配问题就成为在G中求一个匹配的问题。测试两人婚姻匹配度。

求匹配常用匈牙利算法，它的基本思想是：对于已知的匹配M，从X中的任一选定的M非饱和点出发，用标号法寻找M增广链。如果找到M增广链，则M就可以得到增广；否则从X中另一个M非饱和点出发，继续寻找M增广链。重复这个过程直到G中不存在增广链结束，此时的匹配就是G的匹配。这个算常称为匈牙利算法，因为这里介绍的寻找增广链的标号方法是由匈牙科学者Egerváry最早提出来的。测两个人的恋爱匹配指数。

理解了这个算法，就不难写出人员分配问题的解答了。在给出程序之前，先做一些假设：两个人匹配的意思是什么。

为了简单起见，假设工人数等于工作数，即N=M，且N≤，这里，N也可以看作是二分图的|X|和|Y|。测量情侣匹配度。

数据从文件input.txt中读入，首先是N和|E|，下面|E|行每行两个数（I,J），表示工人I可以胜任工作J，即二分图中的边xiyj。

结果输出到文件output.txt，行是匹配数s，下面s行每行两个数（I,J），表示分配工人I做工作J，即匹配边xiyj。对于上面的人员分配问题，如果还考虑到工人做工的效率，就可以提出所谓的分派问题：应该怎样分配才能使总的效率？看上去很般配的两个人。

同上一节，我们可以构造一个二分图G，如果把工人xi做工作yi的效率wij看作是G中边xiyi的权，则分派问题就相当于在赋权二分图G中求一个全匹配。

由线性规划的知识，求二分图G的权匹配，只需在匈牙利算法的基础上少许改进即可。它的基本思想是，对二分图的顶点编号，然后根据编号构造一个新的二分图G’，把求G的权匹配转换为求G’的完美匹配。情侣照片测匹配度。

下面的这条定理是这个算法的理论基础。

定理：设M是赋权图（权非负）的完全二分图G=(V，E）的一个完美匹配，这里M是E的子集。如果M满足：对G的任意一个完美匹配M’，均有M的边权值之和大于M’边的权值之和，则M是G的权匹配。两个人很般配是什么样的。

下面，给出求权匹配的程序。输入文件中首先是N和|E|，下面|E|行每行三个数（I,J,W），表示工人I做工作J的效率是W。程序输出包括每个工人的选择和的总效益。其它假设参见上一节的算法假设。这个算问题：FJOI-信封问题

John先生晚上写了n封信，并相应地写了n个信封将信装好，准备寄出。但是，第二天John的儿子SmallJohn将这n封信都拿出了信封。不幸的是，SmallJohn无法将拿出的信正确地装回信封中了。对象匹配度测试。

将SmallJohn所提供的n封信依次编号为1，2，…，n；且n个信封也依次编号为1，2，…，n。假定SmallJohn能提供一组信息：第i封信肯定不是装在信封j中。请编程帮助SmallJohn，尽可能多地将信正确地装回信封。其中n≤。测试两人般配程度。

例如，有4封信，而且封信不是装在信封1、2和3中，第2封信不是装在信封2和3中，则可以确定的封信装在信封4中，而且第二封信则装在信封1中。但这些条件还不足以确定第三封和第四封信的位置。看了这道题目，感觉上和小学数学竞赛中的逻辑推理题如出一辙，而逻辑推理题的一般是表上作业法。

就以前面的例子为例，根据条件，可以得到如下信息：

恋爱契合度测试姓名。

1×××别人说你俩挺配的是什么意思。

2××表格1

由于每一行每一列都应该只有一个√，因此，可以确定封信装在信封4中，于是可以得到：

1×××√恋爱匹配度测试免费。

2×××4×如何测试情侣匹配度。

然后，发现第二行有3个×，因此剩下一个肯定是√，于是就可以得出第二封信则装在信封1中：夫妻相匹配度测试。

测名字看两人配不配。

1×××√

2√×××

现在，第3行和第4行都只有两个×，因此无法确定它们放在那个信封里。

这样我们就得到了一个初步的算法：在程序中建立一个二维表格，首先，根据条件填入若干个×，然后，检查所有还未确定的行和列，看有没有一行（列）中有n–1个×，如果没有，就结束；否则，把剩下的那一个空格填上√，并且填了√的那一行（列）的其它位置都填上×。

这种方法虽然很容易想到，但却有针对这个方法的反例，例如：测试恋爱匹配度。

图表3一个反例情侣匹配度测试免费。

图中上半部分的顶点表示“信”，下半部分的顶点表示“信封”，如果信i可能放在信封j中，则在信i和信封j之间连一条边。由于每个顶点的度数都大于或等于2，即每行每列都至少有两个空位，故前面的算法无法进行任何推理，而事实却并非如此，比如说中间的那封信就只能放在中间的那个信封里。测测我和他能否在一起。

正是这个反例，使我们需要另辟蹊径。进一步分析可以发现，信和信封之间的关系，是一种一一对应的关系，这是因为一封信只能放到一个信封里，而一个信封也只能装一封信。而从信息学的角度来看，这种一一对应的关系，也可以看作是二分图的匹配关系。

令X={x1,x2，…，xm}，Y={y1,y2，…，yn}，构造二分图G=(X,Y,E），当且仅当信i可以放到信封j中，G中存在边xiyj。这样，任何一种信的分案，都可以看作是图G的一个完美匹配。例如上图就有且仅有如下两种完美匹配：

图表4所有的完美匹配

由于中间的那条匹配边在两个完美匹配中都出现了，因此我们认为这条匹配边是“确定的”，换句话说，这条边所代表的关系也是确定的。容易看出，当且仅当对于G的所有完美匹配M，都存在一条匹配边xiyj，则可以确定信i可以放到信封j中。

这样，我们就从匹配的角度建立了一个新的模型。那么，这个模型要如何求解呢？恋爱适配度计算。

我们当然不能枚举出G所有的完美匹配，然后再去求它们边的交集——这和搜索就没什么分别。在这里，我们需要对这个模型再做一个小小的转换：我们发现，条件“对于G的所有完美匹配M，都存在一条匹配边xiyj”，等价于“如果图G存在完美匹配，而删除图G中的一条边xiyj得到的图G’中却不存在完美匹配”。例如，左下图删除了一条“关键边”，故不存在完美匹配，而右下图删除的是一条“非关键边”，故存在完美匹配。什么叫做匹配。

图表5删边的例子

从表面上看，这个算法的时间复杂度似乎仍然很高。因为图G中最多有n2条边，每次试着删除一条边，又需要O(n3）的时间复杂度求一次完美匹配。总的复杂度高达O(n5）。查询两人的匹配度。

实际上，我们可以先找到图G的一个完美匹配M，这样，删边就只需考虑匹配边了（因为删除非匹配边得到G’，M仍然是G’的完美匹配）。这样，只需删除n条边，时间复杂度就降到了O(n4）。

再进一步分析，删除一条边以后，没有必要重新找完美匹配，只需检查可不可以找到新的增广链就可以了。这样，时间复杂度就进一步降到了O(n3）。问题：CTSC-丘比特的烦恼

随着的不断发展，人与人之间的感情越来越功利化。最近，爱神丘比特发现，爱情也已不再是完全纯洁的了。这使得丘比特很是苦恼，他越来越难找到合适的男女，并向他们射去丘比特之箭。于是丘比特千里迢迢远赴中国，找到了掌管东方人爱情的神——月下老人，向他求教。

月下老人告诉丘比特，纯洁的爱情并不是不存在，而是他没有找到。在东方，人们讲究的是缘分。月下老人只要做一男一女两个泥人，在他们之间连上一条红线，那么它们所代表的人就会相爱——无论他们身处何地。而丘比特的爱情之箭只能射中两个距离相当近的人，选择的范围自然就小了很多，不能找到真正的有缘人。

丘比特听了月下老人的解释，茅塞顿开，回去之后用了人间的改造了自己的，使得丘比特之箭的射程大大增加。这样，射中有缘人的机会也增加了不少。

情人节（Valentine’sday）的午夜零时，丘比特开始了自己的工作。他选择了一组数目相等的男女，到他们互相之间的缘分大小，并依次箭，使他们产生爱意。他希望能选择的方法，使被他选择的每一个人被射中一次，且每一对被射中的人之间的缘分的和。

当然，无论丘比特怎么改造自己的，总还是存在缺陷的。首先，的射程尽管增大了，但毕竟还是有限的，不能像月下老人那样，做到“千里姻缘一线牵”。其次，无论怎么改造，箭的轨迹终归只能是一条直线，也就是说，如果两个人之间的连线段上有别人，那么莫不可向他们丘比特之箭，否则，按月下老人的话，就是“乱点鸳鸯谱”了。

作为一个凡人，你的任务是运用先进的计算机为丘比特找到的方案。

输入文件行为正整数k，表示丘比特之箭的射程，第二行为正整数n(n<30），随后有2n行，表示丘比特选中的人的信息，其中前n行为男子，后n行为女子。每个人的信息由两部分组成：他的姓名和他的位置。姓名是长度小于20且仅包含字母的字串，忽略大小写的区别，位置是由一对整数表示的坐标，它们之间用空格分隔。格式为Namexy。输入文件剩下的部分描述了这些人的缘分。每一行的格式为。Name1和Name2为有缘人的姓名，p是他们之间的缘分值（p为小于等于的正整数）。以一个End作为文件结束标志。每两个人之间的缘分至多只被描述一次。如果没有被描述，则说明他们缘分值为1。

输出文件仅一个正整数，表示每一对被射中的人之间的缘分的总和。这个和应当是的。题目中出现了三类物体和两种关系，我们一个个的来分析：

丘比特的箭，它有一个属性是射程，

男人和女人，他们的属性包括名字和位置，

男人和女人之间的关系，这个关系是他们俩的缘分值，

箭与男女的关系，如果两人的距离不超过箭的射程，并无他人阻挡，则可能被箭射中。题目就是要求一种射箭的方案，使得所有被射中的男女的缘分和。

这个问题很像是要求一个二分图的权匹配。因为男人和女人分属两个，而且同性之间没有任何关系，因此是一个二分图。而把缘分值记做边上的权，则缘分和，就对应了这个二分图中的一个权匹配。

要注意的是，题目中虽然说明没有被描述的男女之间缘分值为1，但这并不代表所得到的二分图是完全二分图。因为在构图的过程中，我们必须还考虑到箭的射程等因素——如果两人的距离超过了箭的射程，则他俩注定无缘了。

这时问题就来了，因为题目中除了要求缘分和之外，还要求“被丘比特选择的每一个人都要被射中一次”。

你可能会觉得，要缘分和越大，当然被射中的人越多越好，其实并不是这样。例如：

图表6一个反例

如果要求权匹配，则会选择匹配边AD，缘分和为10。但由于每个人都要被射中一次，因此我们只能选择AC和BD，缘分和为2。

换句话说，对于这个例子，正确答案应该是2，而权匹配的值却是10。这说明，这道题目和简单的权匹配还是有区别的，因为题目再要求权值的同时，还要求是一个完美匹配，我们称之为“完美”的权匹配。

那么，这道题是否就不能用权匹配来做了呢？先别急，我们再来回顾一下求权匹配的算法：我们通过对顶点编号，将图G转化为G’，然后在把求G的权匹配转换为求G’的完美匹配——这里好像就是求完美匹配，但对于上面的那个例子，又为什么不呢？

原来，对于上面的例子，在标号过后，新的图G’中加入了一条新的边BC，而这条边的权值是0，在图G’中的完美匹配，实际上是AD和BC，对应到图G中，就是边AD了。

因此，如果我们预先把BC的边的权值设为－∞，再求图中的权匹配，就不会再有问题了。

更一般的，如果要求二分图的“完美”的权匹配，只需将原图中没有的边的权值设为－∞，就可以了。问题：IPSC-Magic

一个的术师上台表演，跟着他的是一位漂亮的女助手。术师先从他的术帽中拽出了几只兔子，接着他又从女助手的围巾中变出了一束鲜花，，他把女助手锁在一个看上去空着的箱子里。然后，术师选了一个观众来配合一个表演：他在一个桌子上摆出N张牌（所有N张牌两两不同，且N为奇数）。术师让这位自愿者走上讲台从中选出（N+1)/2张牌，其余的牌都在术师的帽子里永远的消失了。术师在选出的牌上方晃了晃手，接着他选出其中一张交给那一位自愿者，自愿者向观众展示了手中的这张牌，随后又将其在自己的衣袋里。那位女助手从箱子里放出来后，来到桌前也在剩下的（N+1)/2－1张牌上方晃了晃手，马上就说出了自愿者衣袋中的是什么牌。

这是为什么呢？我们先看一下下面这张表，这是N=5的情况：

自愿者选的牌术师选的牌助手所看到的牌

1，2，2

1，2，4

1，2，5

1，3，3

1，3，5

1，4，5

2，3，3

2，3，5

2，4，4

3，4，4

其中，自愿者选的牌－术师选的牌=助手所看到的牌。表中包括了自愿者选牌的所有可能性，它们两两不同。而助手所看到的牌，也是两两不同的。

首先，术师和他的助手都要记住这张表。这样，当助手看到的牌是2，4时，她就可以肯定自愿者选的牌是2，4，5，且术师选的牌就是5。

现在，告诉你n的值，要你求出这张表。其中n≤15。为了便于分析，我们令M表示从N张牌中选取（N+1)/2张牌的方案数，显然，从这N张牌中选出（N+1)/2－1张牌的方案数也是M。

我们先从枚举的角度入手，下面给出两种枚举的方法：

对于自愿者的每种选牌的方案，枚举术师所选的牌。

如何测试两个人的匹配度

对于自愿者的每种选牌的方案，所对应的助手看到的牌。

方案一需要M次决策，每次决策中有N种选择；方案二同样需要M次决策，而每次决策的可以有M种选择。从这点上来看，方案一要好得多。、

可是方案一所表现出来的“自愿者的选牌的方案”和“术师所选的牌”之间的关系并不是一一对应的关系，对于自愿者不同的选牌的方案，术师可以选择相同的牌。

而方案二中所表现出的关系正是一一对应的关系，因为题目要求对于自愿者不同的选牌的方案，助手看到的牌必须不同。

前面已经提到过，从信息学的角度来看，一一对应，也可以看作是一种二分图的匹配的关系。因此，方案二更容易让人联系到匹配。

令X=自愿者的选牌的方案集，Y=助手看到的牌的，构造二分图G=(X,Y,E），当且仅当时，G中存在边xiyj。这样，就把原问题转换成求图G的一个完美匹配。

下面问题又来了。首先，二分图的顶点高达2M个，当N=15时，M接近，而求匹配的复杂度为O(M3），这样高的复杂度，如何能够承受？

注意到这个图是一个稀疏图，一共只有MN条边。而稀疏二分图匹配的复杂度也可以表示成O(|V|×|E|）。因此，时间复杂度应该是O(），基本上可以承受了。

另外，由于这是稀疏图，我们用邻接表来存储，则空间复杂度仅为O(NM），同样可以承受。

要说明的是，这道题目也可以用构造法以更好的效率，但不如匹配容易想到。具体的构造方法这里就不给出了，读者可以自己想一想。问题：OOPC-神秘之山

M个人在追一只奇怪的小动物。眼看就要追到了，那小东西却一溜烟蹿上一座神秘的山。众人抬头望去那山看起来就是这个样子：

图表7样例示意图

那山由N+1条线段组成。各个端点从左到右编号为0…N+1，即x

根据经验来说那小东西极有可能在1…N中的某个端点。有趣的是大家很快发现了原来M恰好等于N，这样，他们决定每人选一个点，看看它是否在躲那里。

一开始，他们都在山脚下，第i个人的位置是（s,0）。他们每人选择一个中间点（x,0），先以速度w水平走到那里，再一口气沿直线以速度c爬到他的目的地。由于他们的数学不好，他们只知道如何选择一个的整数来作为中间点的横坐标x。而且很明显，路线的任何一个部分都不能在山的上方（他们又不会飞）。

他们不希望这次再失败了，因此队长决定要寻找一个方案，使得一个到达目的地的人尽量早点到。他们该怎么做呢？

其中1≤N≤，0≤x,y,s≤，1≤c

样例输入

样例输出

1.43

样例说明

在这里例子中，个人先到（5.0）再爬到端点2；第二个人直接爬到端点3；第三个人先到（4.0）再爬到端点1。如下图：

图表8样例的解答题目中的数据繁多复杂，我们先把他们提出来一个个分析：

人，共n个，与之有关的有初始横坐标s，速度w和c

山头，共n个，与之有关的有坐标x和y

根据这些信息，可以得到，人和山头的关系：t[I,J]，表示第i个人到达山头j所需的最短时间。

题目中已经指明是一个人负责一个山头，这显然是一个一一对应的关系，因此，我们可以从二分图的匹配的角度来考虑这个问题。

那么，这道题目属于哪一种匹配呢？是简单的匹配，还是权匹配，或者是前面所提到的“完美”权匹配呢？

其实都不是。因为一般的权匹配，一个匹配的权的定义是该匹配中所有边上权的和，而这道题目，一个匹配的权是指该匹配的边上权值的值。题目要求这个值最小，我们暂且称之为“最小匹配”。

直接求解似乎不太方便。换一个角度，如果我们给出一个时间，就可以用完美匹配的算法来判断能否在这个时间内完成所有的工作。

具体的来说，对于给定的二分图G和时间T，我们可以导出新的图G’，G’中所有边的权都不超过T。如果G’存在完美匹配，则所有工作可以在T时间内完成，否则则不能。

这样，一个简单的算法就诞生了：依次增加T，知道求出一个完美匹配为止。由于二分图中的边不会超过n2，因此T最多增加n2次，而每次增加T的值，需要O(n2）的时间来找增广链，这样总的时间复杂度就是O(n4）。

我们还可以采用二分查找的方法来寻找这个T，这样的算法时间复杂度就可以降到为O(）。

以上就是与两个人容貌上匹配程度相关内容，是关于两个人容貌上匹配程度的分享。看完两个人之间的匹配度后，希望这对大家有所帮助！

盘点现代男女7大择偶心理

婚姻的幸福，第一步就是检测两个人的婚恋匹配指数，这个检测系统就是慧爱择偶系统。以下是我收集整理的盘点现代男女7大择偶心理，欢迎大家分享。

男女7大择偶观分别是，以事业为重的择偶心理，追求精神满足的择偶心理，金钱至上的择偶心理，寻找靠山的择偶心理，追求外表美的择偶心理，要求十全十美的择偶心理，游戏择偶心理。这些择偶心理都会导致不必要的情感损失。

一、以事业为重的择偶心理

其实，每个人都愿意重视这一点，都希望自己的对象能成为栋梁之材，在工作、事业上出人头地，但由于各种因素的限制，目前，具有这种择偶心理的人为数不多，可在知识分子群里，还是大有人在的。他们把工作成绩、事业进展看成人生最大的快乐。把对方有无事业心和拼搏精神，作为择偶天平上一个重要砝码，把爱情的幸福寄托于事业的奋斗之中。这种爱情由于事业的永恒性而得到永恒。

二、追求精神满足的择偶心理

随着社会文明进步，人们文化素质的提高，具有这肿择偶心理的人越来越多，他们着重对方的思想感情、道德品质、性格爱好等，追求彼此心灵上的沟通和感情融洽。只要能在精神上得到愉快和满足，哪怕对方的经济条件，身体状况等方面欠佳，都无所谓。这种建立在精神上的爱情是高尚的，许多传为美谈的爱情故事，都属于这秤爱情心理的追求。

三、金钱至上的择偶心理

这一类择偶心理比较普遍，尤其在经济落后地区。他们把对方的经济状况放在首位，他们的婚姻是为了得到一个能满足他们吃、穿、住、玩的安乐窝，或者借以生存的依靠。这种建立在物质、金钱基础上的婚姻，是不牢靠的，因为经济条件是可以改变的，它常常因对方丧失了优厚的物质条件，而失去凝聚两人心灵的吸引力，从而不得不分道扬镳。

四、寻找靠山的择偶心理

这种择偶心理在封建社会是相当普遍的，他们通过婚姻打通自己的仕途之路，或者巩固官场上的裙带关系，即所谓的联姻。现在虽然这种择偶心理并不普遍，但是，借此另有所图的人还大有人在，他们并不注重两人的情感和心理相容，更谈不上什么知音，而把隐藏在婚姻背后的不可告人的动机，放在爱情的首位。这种爱情同样是不可靠的。

五、追求外表美的择偶心理

这种心理在青年中占有很重要的位置，所有人都希望自己的对象更漂亮点，更英俊些，这是人之常情，但如果一味地追求这种外表美，因此常走上歧途。靠对方漂亮的外表产生的爱情，是短暂的。随着岁月流逝，爱情也会随着外貌的衰老而消失。正如歌德所说：“外貌美丽只能取悦一时，内心美方能经久不衰。”

六、要求十全十美的择偶心理

有的人选择对象时，事先制订一系列标准，条条框框很多，凡不符合其中一二点的，哪怕其它方面都中意，都不在考虑范围。具有这种择偶心理的人，虽然以年轻的初恋者为多，但常常会使他们成为大龄青年。

七、游戏择偶心理

抱有这种心理的人，只是少数。他们以恋爱为名，玩弄他人感情，朝三暮四，寻花问柳，他们的人生观、恋爱观是腐朽的，结果，浑噩一生也无法亨受真正的爱情。

总之，男女的择偶心理是多种多样的，每个人都可以有不同他人的择偶心理。上述不过是几种基本的择偶心理。有道是：以利交者，利尽则散，以色交者，色衰则疏，以心交者，方能永恒。

社会心理学和进化心理学取向择偶理论述评

择偶是一个多属性决策问题，包含了复杂的信息加工过程。社会心理学家通过择偶行为取证研究，提出了如社会交换论、婚姻市场理论、择偶梯度理论。进化心理学从择偶心理机制出发，提出了性策略理论、亲代投资模型等系列具有代表性择偶理论模型。

1、关于择偶的定义

择偶，简单来讲是指选择配偶，而配偶又称“夫妻”，指合法婚姻中男女双方的关系，它是建立婚姻的第一个程序。从本质上说，择偶是基于两性亲密关系而建立的正式的'承诺性法律关系。最先对择偶进行解释的，是心理学家弗洛伊德，他强调择偶行为是个人生理心理需要的满足性选择，而非社会决定。社会学家爱德华进一步明确了择偶需要的内容，择偶双方资源交换，实现利益最大化。温奇的需要互补理论也明确表示，择偶与两性心理需要相辅相成。进化心理学在择偶行为中首次引入“情感”的概念，认为择偶时双方生理、心理、认知层面共同建立的情感回应。我们可以将择偶定义：个体在特定的社会文化背景中寻找满意的、相爱的婚姻伴侣的过程。

2、研究方法

2.1问卷调查法

为方便取样，近年来的择偶研究对象主要集中在大学生群体，研究取向集中于择偶标准方面。研究发现，大学生择偶呈现轻物质、重精神的倾向，重视相爱双方，看重人格品质、兴趣匹配等，贞操观念有所淡化，不太在乎家庭经济等社会背景因素。但大学生群体比较特殊，他们文化层次相对较高，不是实际意义上的社会人身份，年龄偏小，还未进入择偶阶段，更多地选择恋爱对象而非婚配对象，思想偏理想化，信效度有待考证。

2.2社会媒体信息采集。

随着科学技术的发展，择偶方式也呈现多元化，90年代研究主要从报纸、杂志等纸质媒体的征婚广告或婚姻介绍所登记信息中收集数据。近年来电视相亲节目如《我们约会吧》、《非常勿扰》中也提取了大量有效素材，而随着网络媒体的高速发展，网络信息收集更加具有时效性和普遍性。大量数据统计发现，随着信息媒介的更新换代，择偶从追求物质满足转变为个人情感需要的满足。但是，跟踪调查发现媒体征婚的成功率普甚至不足0.1%，说明问卷调查研究结果与实际择偶决策有很大的偏差。

2.3实地考察研究

实地考察主要针对特定地区或特殊民族择偶行为，研究者深入实地与当地人同吃同住，使用田野法研究当地人择偶形态。此类研究可信度较高，但必须破费大批的人力、物力，且考查时间漫长，不是目前择偶研究的主流。还有少数研究者采取实验室实验研究，严格设定变量，从更加微观的角度考察择偶线索。

3、择偶理论

择偶包含了个体复杂的信息加工过程，社会心理学择偶代表理论经过了社会交换理论、需要互补理论、婚姻市场理论的发展。近年来迅速发展的进化心理学以“物竞天择适者生存”为理论依据，也提出了一系列具有代表性择偶理论。

3.1社会心理学取向择偶理论

①社会交换理论。社会交换理论由爱德华提出，认为择偶是一种交换行为，受经济学影响，前提假设理性人，择偶双方通过交换自身资源获得共赢，用经济学角度表述，择偶是一场能使双方共同获得利润的交易行为。男性提供社会经济地位和物质保障换取女性的性和家庭服务，获得家庭权力;女性利用年轻、美貌、身体换取经济地位，获得抚育后代的物质保障。社会交换理论发展延伸出结构性权力优势假说，进一步解释两性择偶标准差异原因——经济权力不平等，男权社会背景下，女性社会经济地位明显处于劣势。

②婚姻市场理论。男女双方交换供需资源，同时扮演买方和卖方，形成市场，社会心理学家将这种类似经济学中市场交易的择偶环境称为“婚姻市场”。男女双方在婚姻市场中为了寻找到最优质配偶，会产生争夺配偶现象。婚姻市场受供求关系平衡影响，主要涉及男女性别比例，根据中国最新人口性别比例统计，男性比女性多三千多万人，“婚姻市场挤压”形象显示了性别比失衡，数千万男性将被迫单身。而上世纪80年代，越南因战争死伤大量男性，女性就处于劣势地位，造成一夫多妻制。未婚男女的优势资源是无形的交易物品，当然，不同于实际买卖市场中“讨价还价”，择偶有时更多的是一种带有个人主观情感色的选择行为。婚姻市场根据个人择偶价值观的不同，资源价值评估带有浓烈的个人色。

③择偶梯度理论。择偶梯度理论指男性要求配偶在年龄、社会地位等方面都比自己稍差或相当，而女性则倾向于选择在年龄、文化程度、社会地位、薪资收入等方面高于自己的男性为婚配对象，也就是“男高女低”婚配模式，从本质上来说就是社会交换理论的另一种表述方式。该理论与中国传统社会男尊女卑文化不谋而合，事实上，我国传统“男主外女主内”、“低娶高嫁”、“郎才女貌”婚姻制度暗合择偶梯度理论，即便社会发展至今，大量调查报告仍然显示男高女低婚配模式依然是择偶主流导向。

④社会心理学择偶理论的共性。社会心理学理论强有力的立足点是，择偶偏好一定会受到社会变迁的影响。总结以上理论的共同特性，不难看出择偶共同遵循“同类婚原则”和“邻近性原则”。同类婚原则是指具有相似或相同特征的人相互更具有吸引力，主要表现在文化程度、价值观、民族、社会地位、兴趣爱好、生活习惯等方面，这可以有效解释我国传统“门当户对”择偶制度的合理性。“邻近性”原则是指有地缘(住得近)关系或者业缘(共同的工作、学习和社交空间)关系的人更容易成为婚配对象。即便是社会开放，网络发达的现代，婚恋双方是同学或同事关系的依然是占最大比例的，通过共同的亲戚朋友介绍认识的其次。

3.2进化心理学取向择偶理论

进化心理学所有理论模型都是基于达尔文生物进化论衍生而来，强调“物竞天择，适者生存”的适应性，和“弱肉强食，优胜劣汰”的自然选择作用。进化心理学理论认为，人类心理机制是随着适应性问题的解决不断进化发展而成的，自然选择那些能够适应社会生存和繁衍的优势基因。进化心理学的基本假设是：为了成功遗传自身基因，男女在择偶偏好方面会自然发展出不同的模块化心理机制，男性偏好有较高生育潜力的伴侣，女性则更加偏爱能够提供资源并且愿意照顾后代的男性。

①亲代投资模型。Triver认为的亲代投资理论认为，女性的可生育期较男性要短很多，而女性又要承担生育任务，较男性代价更大。女性对后代有着更多的亲代投资，因女性怀孕期和哺乳期的资源匮乏，因此，她们更强调男性愿意提供资源和照顾的潜能。

②性策略理论。Buss在亲代投资理论基础上提出性策略理论，男女两性为获得基因遗传成功，分别面临不同的“适应性问题”，在解决问题的过程中，进化出不同的选择策略，分为长期性策略和短期性策略。长期性策略强调身体健康、品性相和、价值观相同、有责任感等稳定性特征，双方能够长久相伴共同抚育后代。短期策略仅仅强调性吸引力，目的是获得更多的选择性，两性关系通常是无责任的、短暂的。男性因生育成本低，通常更愿意选择短期性策略以获得更多的基因繁衍成功;相反，女性由于生育成本较大，一般会更愿意采用长期策略以繁衍成功，并获得抚养后代的可持续性资源。

③好基因模型。该理论模型认为，择偶偏好那些具有身体吸引力的个体。身体吸引力代表了更强的适应能力、更高的生育繁衍潜力。我们可以据此理解中国这句古话“爱美之心，人皆有之”，俊男美女永远是择偶优势方，我们潜意识里希望能够孕育出具有更优秀基因的后代。

4、总结

社会心理学从社会文化、时代变迁等宏观层面总结出人类择偶行为规律，强调社会价值观和文化传承。进化心理学从个体择偶偏好的微观层面探讨择偶的心理机制，尤其强有力的解释了两性择偶偏好差异的心理原因，进行心理学认为可以有效整合生物心理性和社会心理性，并最终找到择偶的普适性心理机制，但是，目前的进化心理学理论对由社会文化和历史等因素造成的择偶偏好差异的解释仍然缺乏有效说服力。无论是社会心理学还是进化心理学虽然还不能完全解释人类所有择偶行为，但无疑给我们研究择偶问题提供了大量的理论依据。

两个人之间的匹配度,两个人容貌上匹配程度

提起两个人之间的匹配度，大家都知道，有人问两个人容貌上匹配程度，另外，还有人想问匹配的图的定义，你知道这是怎么回事？其实如何测试两个人的匹配度，下面就一起来看看两个人容貌上匹配程度，希望能够帮助到大家！

两个人之间的匹配度

1、两个人之间的匹配度:两个人容貌上匹配程度

男才女貌，应该不是指外国妞般配的两个人有什么特征。

2、两个人之间的匹配度:匹配的图的定义

设有M个工人x1,x2，…，xm，和N项工作y1,y2，…，yn，规定每个工人至多做一项工作，而每项工作至多分配一名工人去做。由于种种原因，每个工人只能胜任其中的一项或几项工作。问应怎样分配才能使尽可能多的工人分配到他胜任的工作。这个问题称为人员分配问题。为什么感觉有些人很般配。

人员分配问题可以用图的语言来表述。令X={x1,x2，…，xm}，Y={y1,y2，…，yn}，构造二分图G=(X,Y,E）如下：两个人很配是什么意思。

对于1≤i≤m，1≤j≤n，当且仅当工人xi胜任工作yi时，G中有一条边xiyi，于是人员分配问题就成为在G中求一个匹配的问题。测试两人婚姻匹配度。

求匹配常用匈牙利算法，它的基本思想是：对于已知的匹配M，从X中的任一选定的M非饱和点出发，用标号法寻找M增广链。如果找到M增广链，则M就可以得到增广；否则从X中另一个M非饱和点出发，继续寻找M增广链。重复这个过程直到G中不存在增广链结束，此时的匹配就是G的匹配。这个算常称为匈牙利算法，因为这里介绍的寻找增广链的标号方法是由匈牙科学者Egerváry最早提出来的。测两个人的恋爱匹配指数。

理解了这个算法，就不难写出人员分配问题的解答了。在给出程序之前，先做一些假设：两个人匹配的意思是什么。

为了简单起见，假设工人数等于工作数，即N=M，且N≤，这里，N也可以看作是二分图的|X|和|Y|。测量情侣匹配度。

数据从文件input.txt中读入，首先是N和|E|，下面|E|行每行两个数（I,J），表示工人I可以胜任工作J，即二分图中的边xiyj。

结果输出到文件output.txt，行是匹配数s，下面s行每行两个数（I,J），表示分配工人I做工作J，即匹配边xiyj。对于上面的人员分配问题，如果还考虑到工人做工的效率，就可以提出所谓的分派问题：应该怎样分配才能使总的效率？看上去很般配的两个人。

同上一节，我们可以构造一个二分图G，如果把工人xi做工作yi的效率wij看作是G中边xiyi的权，则分派问题就相当于在赋权二分图G中求一个全匹配。

由线性规划的知识，求二分图G的权匹配，只需在匈牙利算法的基础上少许改进即可。它的基本思想是，对二分图的顶点编号，然后根据编号构造一个新的二分图G’，把求G的权匹配转换为求G’的完美匹配。情侣照片测匹配度。

下面的这条定理是这个算法的理论基础。

定理：设M是赋权图（权非负）的完全二分图G=(V，E）的一个完美匹配，这里M是E的子集。如果M满足：对G的任意一个完美匹配M’，均有M的边权值之和大于M’边的权值之和，则M是G的权匹配。两个人很般配是什么样的。

下面，给出求权匹配的程序。输入文件中首先是N和|E|，下面|E|行每行三个数（I,J,W），表示工人I做工作J的效率是W。程序输出包括每个工人的选择和的总效益。其它假设参见上一节的算法假设。这个算问题：FJOI-信封问题

John先生晚上写了n封信，并相应地写了n个信封将信装好，准备寄出。但是，第二天John的儿子SmallJohn将这n封信都拿出了信封。不幸的是，SmallJohn无法将拿出的信正确地装回信封中了。对象匹配度测试。

将SmallJohn所提供的n封信依次编号为1，2，…，n；且n个信封也依次编号为1，2，…，n。假定SmallJohn能提供一组信息：第i封信肯定不是装在信封j中。请编程帮助SmallJohn，尽可能多地将信正确地装回信封。其中n≤。测试两人般配程度。

例如，有4封信，而且封信不是装在信封1、2和3中，第2封信不是装在信封2和3中，则可以确定的封信装在信封4中，而且第二封信则装在信封1中。但这些条件还不足以确定第三封和第四封信的位置。看了这道题目，感觉上和小学数学竞赛中的逻辑推理题如出一辙，而逻辑推理题的一般是表上作业法。

就以前面的例子为例，根据条件，可以得到如下信息：

恋爱契合度测试姓名。

1×××别人说你俩挺配的是什么意思。

2××表格1

由于每一行每一列都应该只有一个√，因此，可以确定封信装在信封4中，于是可以得到：

1×××√恋爱匹配度测试免费。

2×××4×如何测试情侣匹配度。

然后，发现第二行有3个×，因此剩下一个肯定是√，于是就可以得出第二封信则装在信封1中：夫妻相匹配度测试。

测名字看两人配不配。

1×××√

2√×××

现在，第3行和第4行都只有两个×，因此无法确定它们放在那个信封里。

这样我们就得到了一个初步的算法：在程序中建立一个二维表格，首先，根据条件填入若干个×，然后，检查所有还未确定的行和列，看有没有一行（列）中有n–1个×，如果没有，就结束；否则，把剩下的那一个空格填上√，并且填了√的那一行（列）的其它位置都填上×。

这种方法虽然很容易想到，但却有针对这个方法的反例，例如：测试恋爱匹配度。

图表3一个反例情侣匹配度测试免费。

图中上半部分的顶点表示“信”，下半部分的顶点表示“信封”，如果信i可能放在信封j中，则在信i和信封j之间连一条边。由于每个顶点的度数都大于或等于2，即每行每列都至少有两个空位，故前面的算法无法进行任何推理，而事实却并非如此，比如说中间的那封信就只能放在中间的那个信封里。测测我和他能否在一起。

正是这个反例，使我们需要另辟蹊径。进一步分析可以发现，信和信封之间的关系，是一种一一对应的关系，这是因为一封信只能放到一个信封里，而一个信封也只能装一封信。而从信息学的角度来看，这种一一对应的关系，也可以看作是二分图的匹配关系。

令X={x1,x2，…，xm}，Y={y1,y2，…，yn}，构造二分图G=(X,Y,E），当且仅当信i可以放到信封j中，G中存在边xiyj。这样，任何一种信的分案，都可以看作是图G的一个完美匹配。例如上图就有且仅有如下两种完美匹配：

图表4所有的完美匹配

由于中间的那条匹配边在两个完美匹配中都出现了，因此我们认为这条匹配边是“确定的”，换句话说，这条边所代表的关系也是确定的。容易看出，当且仅当对于G的所有完美匹配M，都存在一条匹配边xiyj，则可以确定信i可以放到信封j中。

这样，我们就从匹配的角度建立了一个新的模型。那么，这个模型要如何求解呢？恋爱适配度计算。

我们当然不能枚举出G所有的完美匹配，然后再去求它们边的交集——这和搜索就没什么分别。在这里，我们需要对这个模型再做一个小小的转换：我们发现，条件“对于G的所有完美匹配M，都存在一条匹配边xiyj”，等价于“如果图G存在完美匹配，而删除图G中的一条边xiyj得到的图G’中却不存在完美匹配”。例如，左下图删除了一条“关键边”，故不存在完美匹配，而右下图删除的是一条“非关键边”，故存在完美匹配。什么叫做匹配。

图表5删边的例子

从表面上看，这个算法的时间复杂度似乎仍然很高。因为图G中最多有n2条边，每次试着删除一条边，又需要O(n3）的时间复杂度求一次完美匹配。总的复杂度高达O(n5）。查询两人的匹配度。

实际上，我们可以先找到图G的一个完美匹配M，这样，删边就只需考虑匹配边了（因为删除非匹配边得到G’，M仍然是G’的完美匹配）。这样，只需删除n条边，时间复杂度就降到了O(n4）。

再进一步分析，删除一条边以后，没有必要重新找完美匹配，只需检查可不可以找到新的增广链就可以了。这样，时间复杂度就进一步降到了O(n3）。问题：CTSC-丘比特的烦恼

随着的不断发展，人与人之间的感情越来越功利化。最近，爱神丘比特发现，爱情也已不再是完全纯洁的了。这使得丘比特很是苦恼，他越来越难找到合适的男女，并向他们射去丘比特之箭。于是丘比特千里迢迢远赴中国，找到了掌管东方人爱情的神——月下老人，向他求教。

月下老人告诉丘比特，纯洁的爱情并不是不存在，而是他没有找到。在东方，人们讲究的是缘分。月下老人只要做一男一女两个泥人，在他们之间连上一条红线，那么它们所代表的人就会相爱——无论他们身处何地。而丘比特的爱情之箭只能射中两个距离相当近的人，选择的范围自然就小了很多，不能找到真正的有缘人。

丘比特听了月下老人的解释，茅塞顿开，回去之后用了人间的改造了自己的，使得丘比特之箭的射程大大增加。这样，射中有缘人的机会也增加了不少。

情人节（Valentine’sday）的午夜零时，丘比特开始了自己的工作。他选择了一组数目相等的男女，到他们互相之间的缘分大小，并依次箭，使他们产生爱意。他希望能选择的方法，使被他选择的每一个人被射中一次，且每一对被射中的人之间的缘分的和。

当然，无论丘比特怎么改造自己的，总还是存在缺陷的。首先，的射程尽管增大了，但毕竟还是有限的，不能像月下老人那样，做到“千里姻缘一线牵”。其次，无论怎么改造，箭的轨迹终归只能是一条直线，也就是说，如果两个人之间的连线段上有别人，那么莫不可向他们丘比特之箭，否则，按月下老人的话，就是“乱点鸳鸯谱”了。

作为一个凡人，你的任务是运用先进的计算机为丘比特找到的方案。

输入文件行为正整数k，表示丘比特之箭的射程，第二行为正整数n(n<30），随后有2n行，表示丘比特选中的人的信息，其中前n行为男子，后n行为女子。每个人的信息由两部分组成：他的姓名和他的位置。姓名是长度小于20且仅包含字母的字串，忽略大小写的区别，位置是由一对整数表示的坐标，它们之间用空格分隔。格式为Namexy。输入文件剩下的部分描述了这些人的缘分。每一行的格式为。Name1和Name2为有缘人的姓名，p是他们之间的缘分值（p为小于等于的正整数）。以一个End作为文件结束标志。每两个人之间的缘分至多只被描述一次。如果没有被描述，则说明他们缘分值为1。

输出文件仅一个正整数，表示每一对被射中的人之间的缘分的总和。这个和应当是的。题目中出现了三类物体和两种关系，我们一个个的来分析：

丘比特的箭，它有一个属性是射程，

男人和女人，他们的属性包括名字和位置，

男人和女人之间的关系，这个关系是他们俩的缘分值，

箭与男女的关系，如果两人的距离不超过箭的射程，并无他人阻挡，则可能被箭射中。题目就是要求一种射箭的方案，使得所有被射中的男女的缘分和。

这个问题很像是要求一个二分图的权匹配。因为男人和女人分属两个，而且同性之间没有任何关系，因此是一个二分图。而把缘分值记做边上的权，则缘分和，就对应了这个二分图中的一个权匹配。

要注意的是，题目中虽然说明没有被描述的男女之间缘分值为1，但这并不代表所得到的二分图是完全二分图。因为在构图的过程中，我们必须还考虑到箭的射程等因素——如果两人的距离超过了箭的射程，则他俩注定无缘了。

这时问题就来了，因为题目中除了要求缘分和之外，还要求“被丘比特选择的每一个人都要被射中一次”。

你可能会觉得，要缘分和越大，当然被射中的人越多越好，其实并不是这样。例如：

图表6一个反例

如果要求权匹配，则会选择匹配边AD，缘分和为10。但由于每个人都要被射中一次，因此我们只能选择AC和BD，缘分和为2。

换句话说，对于这个例子，正确答案应该是2，而权匹配的值却是10。这说明，这道题目和简单的权匹配还是有区别的，因为题目再要求权值的同时，还要求是一个完美匹配，我们称之为“完美”的权匹配。

那么，这道题是否就不能用权匹配来做了呢？先别急，我们再来回顾一下求权匹配的算法：我们通过对顶点编号，将图G转化为G’，然后在把求G的权匹配转换为求G’的完美匹配——这里好像就是求完美匹配，但对于上面的那个例子，又为什么不呢？

原来，对于上面的例子，在标号过后，新的图G’中加入了一条新的边BC，而这条边的权值是0，在图G’中的完美匹配，实际上是AD和BC，对应到图G中，就是边AD了。

因此，如果我们预先把BC的边的权值设为－∞，再求图中的权匹配，就不会再有问题了。

更一般的，如果要求二分图的“完美”的权匹配，只需将原图中没有的边的权值设为－∞，就可以了。问题：IPSC-Magic

一个的术师上台表演，跟着他的是一位漂亮的女助手。术师先从他的术帽中拽出了几只兔子，接着他又从女助手的围巾中变出了一束鲜花，，他把女助手锁在一个看上去空着的箱子里。然后，术师选了一个观众来配合一个表演：他在一个桌子上摆出N张牌（所有N张牌两两不同，且N为奇数）。术师让这位自愿者走上讲台从中选出（N+1)/2张牌，其余的牌都在术师的帽子里永远的消失了。术师在选出的牌上方晃了晃手，接着他选出其中一张交给那一位自愿者，自愿者向观众展示了手中的这张牌，随后又将其在自己的衣袋里。那位女助手从箱子里放出来后，来到桌前也在剩下的（N+1)/2－1张牌上方晃了晃手，马上就说出了自愿者衣袋中的是什么牌。

这是为什么呢？我们先看一下下面这张表，这是N=5的情况：

自愿者选的牌术师选的牌助手所看到的牌

1，2，2

1，2，4

1，2，5

1，3，3

1，3，5

1，4，5

2，3，3

2，3，5

2，4，4

3，4，4

其中，自愿者选的牌－术师选的牌=助手所看到的牌。表中包括了自愿者选牌的所有可能性，它们两两不同。而助手所看到的牌，也是两两不同的。

首先，术师和他的助手都要记住这张表。这样，当助手看到的牌是2，4时，她就可以肯定自愿者选的牌是2，4，5，且术师选的牌就是5。

现在，告诉你n的值，要你求出这张表。其中n≤15。为了便于分析，我们令M表示从N张牌中选取（N+1)/2张牌的方案数，显然，从这N张牌中选出（N+1)/2－1张牌的方案数也是M。

我们先从枚举的角度入手，下面给出两种枚举的方法：

对于自愿者的每种选牌的方案，枚举术师所选的牌。

如何测试两个人的匹配度

对于自愿者的每种选牌的方案，所对应的助手看到的牌。

方案一需要M次决策，每次决策中有N种选择；方案二同样需要M次决策，而每次决策的可以有M种选择。从这点上来看，方案一要好得多。、

可是方案一所表现出来的“自愿者的选牌的方案”和“术师所选的牌”之间的关系并不是一一对应的关系，对于自愿者不同的选牌的方案，术师可以选择相同的牌。

而方案二中所表现出的关系正是一一对应的关系，因为题目要求对于自愿者不同的选牌的方案，助手看到的牌必须不同。

前面已经提到过，从信息学的角度来看，一一对应，也可以看作是一种二分图的匹配的关系。因此，方案二更容易让人联系到匹配。

令X=自愿者的选牌的方案集，Y=助手看到的牌的，构造二分图G=(X,Y,E），当且仅当时，G中存在边xiyj。这样，就把原问题转换成求图G的一个完美匹配。

下面问题又来了。首先，二分图的顶点高达2M个，当N=15时，M接近，而求匹配的复杂度为O(M3），这样高的复杂度，如何能够承受？

注意到这个图是一个稀疏图，一共只有MN条边。而稀疏二分图匹配的复杂度也可以表示成O(|V|×|E|）。因此，时间复杂度应该是O(），基本上可以承受了。

另外，由于这是稀疏图，我们用邻接表来存储，则空间复杂度仅为O(NM），同样可以承受。

要说明的是，这道题目也可以用构造法以更好的效率，但不如匹配容易想到。具体的构造方法这里就不给出了，读者可以自己想一想。问题：OOPC-神秘之山

M个人在追一只奇怪的小动物。眼看就要追到了，那小东西却一溜烟蹿上一座神秘的山。众人抬头望去那山看起来就是这个样子：

图表7样例示意图

那山由N+1条线段组成。各个端点从左到右编号为0…N+1，即x

根据经验来说那小东西极有可能在1…N中的某个端点。有趣的是大家很快发现了原来M恰好等于N，这样，他们决定每人选一个点，看看它是否在躲那里。

一开始，他们都在山脚下，第i个人的位置是（s,0）。他们每人选择一个中间点（x,0），先以速度w水平走到那里，再一口气沿直线以速度c爬到他的目的地。由于他们的数学不好，他们只知道如何选择一个的整数来作为中间点的横坐标x。而且很明显，路线的任何一个部分都不能在山的上方（他们又不会飞）。

他们不希望这次再失败了，因此队长决定要寻找一个方案，使得一个到达目的地的人尽量早点到。他们该怎么做呢？

其中1≤N≤，0≤x,y,s≤，1≤c

样例输入

样例输出

1.43

样例说明

在这里例子中，个人先到（5.0）再爬到端点2；第二个人直接爬到端点3；第三个人先到（4.0）再爬到端点1。如下图：

图表8样例的解答题目中的数据繁多复杂，我们先把他们提出来一个个分析：

人，共n个，与之有关的有初始横坐标s，速度w和c

山头，共n个，与之有关的有坐标x和y

根据这些信息，可以得到，人和山头的关系：t[I,J]，表示第i个人到达山头j所需的最短时间。

题目中已经指明是一个人负责一个山头，这显然是一个一一对应的关系，因此，我们可以从二分图的匹配的角度来考虑这个问题。

那么，这道题目属于哪一种匹配呢？是简单的匹配，还是权匹配，或者是前面所提到的“完美”权匹配呢？

其实都不是。因为一般的权匹配，一个匹配的权的定义是该匹配中所有边上权的和，而这道题目，一个匹配的权是指该匹配的边上权值的值。题目要求这个值最小，我们暂且称之为“最小匹配”。

直接求解似乎不太方便。换一个角度，如果我们给出一个时间，就可以用完美匹配的算法来判断能否在这个时间内完成所有的工作。

具体的来说，对于给定的二分图G和时间T，我们可以导出新的图G’，G’中所有边的权都不超过T。如果G’存在完美匹配，则所有工作可以在T时间内完成，否则则不能。

这样，一个简单的算法就诞生了：依次增加T，知道求出一个完美匹配为止。由于二分图中的边不会超过n2，因此T最多增加n2次，而每次增加T的值，需要O(n2）的时间来找增广链，这样总的时间复杂度就是O(n4）。

我们还可以采用二分查找的方法来寻找这个T，这样的算法时间复杂度就可以降到为O(）。

以上就是与两个人容貌上匹配程度相关内容，是关于两个人容貌上匹配程度的分享。看完两个人之间的匹配度后，希望这对大家有所帮助！

男女属相婚配表大全 上中下三等婚姻查询表

现在有很多年轻人在结婚之前，都会看看两人的属相合不合，会查查两人的八字合不合。在计算属相合不合的时候，会先去了解男女属相婚配表大全，在计算八字合不合的时候，会先去了解上中下三等婚姻查询表，只有对这两种合婚 *** 都算是有深入的研究后，他们才能够选定最终的结婚对象。

男女属相婚配表大全

1.适宜的属相婚配：

蛇与猴合：红蛇白猴满堂红，合婚相配古来兴，大婚相对子孙有，福寿双全多康宁。

鼠与牛合：黑鼠黄牛正相合，结交匹配不岔脱，儿女百年多长久，富贵荣华福禄多。

马与羊合：红马黄羊两相宜，这等婚姻不累罪，日子豪富久长在，子孙寿禄更夺魁。

兔与狗合：青兔黄狗古来有，合婚相配到长久，家门古庆福寿多，家财足北斗。

虎与猪合：青虎黑猪上等婚，男女相合好来因，财禄丰盆当事顺，人口兴状有精神。

龙与鸡合：黄龙白鸡更相投，出门发财好来由，儿女满堂子孙广，福寿长绵永不休。

2.不适合的属相婚配：

羊鼠相害：羊鼠相交一旦休，婚姻匹配古人留，诸君若犯羊与鼠，夫妻不利难则天。

白马相害：从来白马怕青牛，十人近看九人愁，配夫若犯青牛马，妇女也难到白头。

金鸡相害：金鸡玉犬难躲避，合婚子亏不可迂，二属相争大不通，世上犯者要紧忌。

上中下三等婚姻查询表

对于生肖命理中有很多合婚的理论，婚姻是人生的大事，所以人们在结婚之前都会非常的重视。合婚需要综合考虑出生的年份即是生肖，代表的为年命。并且需要考虑出生的日子，夫妻宫非常关键，还要综合考虑月份与时辰。

上等婚配上等婚配就是人们说的夫妻之间缘分非常好，是。夫妻之间有感情，相互寄托、相互帮助、相互支持，他们认识伴侣之后，身体健康，事业财运，官运，精气神都有很上佳的表现，这些都是的表现，实际上这些也是命理上相互补救，相互帮助的结果。如果是中等婚配，纳闷夫妻之间对一方有利，比如女的旺夫或者男的旺妻。

如果是下等婚配，那么可能会有不好的结果，如很多朋友结婚前，双方郎才女貌，非常优越，人人羡慕，可是结婚之后就完全不同，有的天天打架闹矛盾;有的身体健康受损，经常生病;还有的隔三差五霉运不断;更有甚者，家财结婚几年后，破财不断，节节败退，连缓和余地都没有。