你们猜测了那么多楼，其实只有第二页一层楼说的是对的，你们都没关注到

高考录取是典型的一对多、有容量限制的双边匹配问题
罗斯和沙普利针对双边匹配问题的研究，获得了2012年诺贝尔经济学奖
他们最初研究的问题和高考就非常类似，是美国医学院学生向各大医院提出竞争实习岗位的双边匹配问题

平行志愿之前我国高考主要采用波士顿机制进行录取，简而言之就是“志愿优先，从高分到低分”，先处理第一志愿，从高分到低分依次录取，再处理第二志愿，从高分到低分依次录取，属于一种贪心算法

平行志愿的具体做法分一档一投和一档多投，增加了一轮双向选择，比波士顿机制更“稳定”一些（稳定的定义见后）
具体操作可以看这篇文章的现状分析部分：《基于不同录取规则的平行志愿录取模型研究》

更加终极的方案是Gale-Shapley双边稳定匹配算法，可见上文所提出的后续算法，其算法复杂度是n^2，并且可以保证收敛
但由于原理比较复杂，并没有落地在平行志愿上面

GS算法提出了一种“稳定”双边匹配的概念，说白了就是在最终的匹配结果之中不会出现“不稳定”的情况
“不稳定”的定义就是A学校认为B学生比现在它录取的C学生更好，B学生觉得A学校比他现在被录取的D学校更好，那么A学校和B学生就是“不稳定”的，他俩应该被匹配起来。

当然，GS算法也不是终极的，还有很多内部问题需要解决。比如欺诈，在有一些衍生算法之中，一个考生可以故意不表达自己真实顺序意见，以获得更大的利益。

总而言之，高考这类的双边匹配算法的大量理论研究主要集中三点：
1.稳定性
2.防欺诈
3.在满足上述两点情况下的某种遗憾最小化

对这个方向技术真的感兴趣的欢迎联系我

【 在 torcher 的大作中提到: 】
: 一方面要保证某个学生高校里从前志愿往后志愿录取，另一方面，保证高校从报考的学生里高分往低分录取。过去没有计算机处理，只靠人，太难了。再考虑时间和空间复杂度。并行处理。有类似的问题成熟解决方案吗
: 发自「今日水木 on IN2020」
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