स्थिर वरीयता मिलान
पूरी सख्त वरीयताओं से अधिकतम 20 सदस्यों के दो समूहों का मिलान करें।
from collections import deque
def stable_pairs(proposers, receivers):
if type(proposers) not in (list, tuple) or type(receivers) not in (list, tuple):
raise ValueError("preference tables must be lists or tuples")
n = len(proposers)
if n > 20 or len(receivers) != n: raise ValueError("equal sizes up to 20")
for rows in (proposers, receivers):
for row in rows:
if type(row) not in (list, tuple) or len(row) != n or any(type(v) is not int for v in row) or set(row) != set(range(n)):
raise ValueError("complete strict preferences")
ranks = [{v:i for i,v in enumerate(row)} for row in receivers]
free, next_choice = deque(range(n)), [0]*n
owner, partner = [None]*n, [None]*n
while free:
p = free.popleft()
r = proposers[p][next_choice[p]]
next_choice[p] += 1
old = owner[r]
if old is None or ranks[r][p] < ranks[r][old]:
owner[r], partner[p] = p, r
if old is not None: partner[old] = None; free.append(old)
else: free.append(p)
return partner- मॉडल
- बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
- प्रोजेक्ट
- खाली समूह और प्रतिस्पर्धी चयन जाँचें तथा दोहराव या गायब पसंद अस्वीकार करें और अवरोधक जोड़ी न बचने की पुष्टि करें।
- लागू करने से पहले समीक्षा करें
- वास्तविक व्यवहार की अपेक्षित परिणाम से तुलना करें। जाँच असफल हो तो अगले बदलाव से पहले कारण समझें।
from collections import deque
def stable_pairs(proposers, receivers):
if type(proposers) not in (list, tuple) or type(receivers) not in (list, tuple):
raise ValueError("preference tables must be lists or tuples")
n = len(proposers)
if n > 20 or len(receivers) != n: raise ValueError("equal sizes up to 20")
for rows in (proposers, receivers):
for row in rows:
if type(row) not in (list, tuple) or len(row) != n or any(type(v) is not int for v in row) or set(row) != set(range(n)):
raise ValueError("complete strict preferences")
ranks = [{v:i for i,v in enumerate(row)} for row in receivers]
free, next_choice = deque(range(n)), [0]*n
owner, partner = [None]*n, [None]*n
while free:
p = free.popleft()
r = proposers[p][next_choice[p]]
next_choice[p] += 1
old = owner[r]
if old is None or ranks[r][p] < ranks[r][old]:
owner[r], partner[p] = p, r
if old is not None: partner[old] = None; free.append(old)
else: free.append(p)
return partnerकोड बदलने से पहले आवंटन की आवश्यकताएँ स्पष्ट करें
आवंटन सुविधा को जोड़ियों की सूची से अधिक चाहिए: कौन-से इनपुट मान्य हैं और परिणाम कब स्वीकार्य है, इसका स्पष्ट विवरण चाहिए। PairCrest संबंधित परियोजना फ़ाइलों के साथ इन आवश्यकताओं पर चर्चा के लिए Windows पर एआई कोडिंग कार्यक्षेत्र देता है। अनुप्रयोग को मिलने वाली वरीयताओं और पालन की जाने वाली सीमाओं से शुरू करें, फिर मौजूदा कार्यान्वयन की जाँच माँगें।
स्थिर वरीयता वाला उदाहरण विकास का एक संभावित कार्य देता है। आप जाँच सकते हैं कि पूर्ण वरीयता क्रम का सत्यापन कैसे होता है, प्रक्रिया के दौरान जोड़ी न मिले काम का निरूपण कैसे होता है और अंतिम जोड़ियाँ कॉल करने वाले तक कैसे पहुँचती हैं। यदि आवश्यकताओं में समान वरीयताएँ, अनुपस्थित वरीयताएँ या असमान समूह हों, तो अनुकूलन माँगने से पहले यह अंतर पहचानें। उदाहरण की सीमित मान्यताएँ पूरी चर्चा में स्पष्ट रहें, छिपी अनुप्रयोग नीति न बनें।
समर्थित OpenAI-संगत या Anthropic एंडपॉइंट से बिना सेंसर वाला एआई मॉडल चुना जा सकता है; जहाँ आवश्यक हो, क्रेडेंशियल देने होते हैं। संदर्भ, उपकरण और पाबंदियाँ मॉडल तथा सर्वर तय करते हैं। सुझाई गई इनपुट जाँच और परिणाम सँभालने की प्रक्रिया की समीक्षा करें, फिर छोटी वरीयता तालिकाएँ परखें जिनके परिणाम आप जाँच सकें। अलग स्थानीय मॉडल सर्वर केवल इन्फ़रेंस सँभालता है; दूसरे उपकरण अब भी बाहरी सेवाओं से जुड़ सकते हैं।
वरीयता आधारित सुविधा को स्पष्ट करना
उपयोगी आवंटन आवश्यकता कैसी होती है?
समूहों, अनुमत वरीयता रूपों और अंतिम आवंटन द्वारा पूरी की जाने वाली शर्त का वर्णन करें। ऐसा छोटा उदाहरण दें जिसे लोग जाँच सकें। अनुप्रयोग परिणाम कैसे आँके, यह बताए बिना सर्वोत्तम जैसे व्यापक शब्द का उपयोग न करें।
क्या आसपास का अनुबंध बदले बिना समान वरीयताएँ जोड़ सकता हूँ?
ऐसा मानकर न चलें। उदाहरण पूर्ण और सख्त वरीयता क्रम की अपेक्षा करता है। समान वरीयताएँ इनपुट का निरूपण और स्वीकार्य परिणाम का अर्थ, दोनों बदल सकती हैं। किसी सुझाए एल्गोरिदम या कॉल करने वाले कोड के बदलाव की समीक्षा से पहले ये निर्णय स्पष्ट रूप से माँगें।
बड़े परीक्षण डेटासेट के बिना आउटपुट कैसे जाँचूँ?
छोटी वरीयता तालिकाओं से शुरू करें और बनी जोड़ियों को बताई गई शर्त के अनुसार जाँचें। अस्वीकृति परखने के लिए अमान्य क्रम शामिल करें। ये केंद्रित मामले समीक्षा में मदद करते हैं, जबकि अनुप्रयोग के अपने परीक्षणों को व्यापक इनपुट और एकीकरण आवश्यकताएँ समेटनी चाहिए।
क्या PairCrest तय करता है कि उपयोगकर्ताओं के लिए क्या निष्पक्ष है?
यह सॉफ़्टवेयर कार्यक्षेत्र आपकी आवंटन नीति निर्धारित नहीं करता। आवश्यकताएँ आप देते हैं और उनके परिणाम आँकते हैं। सहायक से कार्यान्वयन की मान्यताएँ समझाने को कहें, फिर जाँचें कि वे आपके अनुप्रयोग के इच्छित नियमों से मेल खाती हैं या नहीं।
PairCrest · अद्यतन 2026-10-25