Python 基于信任度匹配两组对象的最佳方法

我搜索了一段时间这个问题，但没有找到任何相关的

假设我有两种类型的对象，我想在它们之间创建一对一的对应关系。假设我的第一组是

整数

，第二组是

字母

。我知道每个整数、字母对的置信度（权重/相关性等）

假设我有4个整数和3个字母。它们的对应关系是

1-A、2-B、3-C、4-None

。（我正在努力得到这个结果）

另外，我知道整数和字母之间的关系

1 -> (A, 0.9)
2 -> (B, 0.5), (C, 0.4)
3 -> (B, 0.2), (C, 0.4)
4 -> (B, 0.1)

其余部分为零，例如，

2->（A，0）

，等等

在本例中，

1-A

是一对高置信度，

0.9

，没有其他整数与

A

匹配。因此，我将把这一对添加到匹配对列表中。现在，我需要选择

2-B

和

2-C

，而不是

3-B

和

3-C

。由于前者是一个更好的选择（与

0.6

相比，置信度总和为

0.9

），我们选择

2-B

和

2-C

分别将

1、2、3

分配给

A、B、C

后，

4

将不保留任何内容。因此，它将是零

我可以使用某种蛮力算法来实现这一点，但我正在寻找一种优雅的方法来实现这一点。对我来说，它看起来像一个图形算法，但不能想出比暴力更好的方法

有没有更优雅的方法可以用于此算法

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语言在这一点上并不重要，但我正在使用python。

这就是所谓的。这解释了可以解决这个问题的算法之一，并提供了一些您应该能够复制和粘贴的C代码。

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注意：我愿意听取关于改进标题的建议。我不认为这是一个很好的描述。如果你想最大限度地增加你的自信，你可以看看匈牙利算法。注：我愿意接受关于改进标题的建议。我不认为这是一个很好的描述。如果你想最大限度地增加自信的总和，你可以看看匈牙利算法。很好，看起来这就是我想要的。让我再深入一点。太好了，看起来这就是我想要的。让我深入探讨一下。