1. 分治法：先把择偶这个大问题拆解成外貌、情绪价值、经济基础、兴趣契合度、家庭观念等多个独立子问题。比如先筛选外貌达标的人群，再分别评估这些人的情绪稳定度、职业前景等子项，接着给每个子项打分，最后将各子项的评估结果合并，综合得分高的人就成为优先选择，像先筛掉不爱干净的，再排除情绪暴躁的，最终汇总筛选出综合条件优的对象。
2. 动态规划：把择偶看作分阶段的决策过程，每个阶段的选择都基于之前的相处经验调整，还会储存过往“有效经验”避免走弯路。比如初期和某人相处发现对方失信，便记下“失信”是高风险点，后续遇到类似情况会重点警惕；同时随着相处深入，会根据对方的行为动态调整对其的评分，像对方从频繁迟到变为准时赴约，就相应提高其责任感评分，逐步趋近最优选择。
3. 贪心算法：每一步都优先选当下最符合核心需求的对象，以快速锁定适配者。比如有人把“情绪稳定”当作核心需求，那遇到能共情、不轻易发脾气的人就优先深入接触；也有人最看重经济潜力，会优先选择职业上升期、理财规划清晰的对象。这种策略追求当下的局部最优，期望以此积累出长期的全局合适关系。
4. 回溯法：类似“试错式择偶”，若相处中发现当前对象不符合关键要求，就及时止损退回上一阶段重新选择。比如和某人确定恋爱关系后，发现对方隐瞒重大信息或价值观严重冲突，便果断分手，回到单身状态重新接触新的人选；也可能是接触初期发现对方生活习惯难以磨合，就停止进一步了解，转而尝试和其他适配者接触。
5. 分支限界法：先设定择偶的“底线边界”，一旦对方触碰边界就直接排除，优先探索符合边界且更优质的方向。比如设定“不家暴、不酗酒、有正当职业”的限界条件，遇到有酗酒恶习的人直接划掉，不再投入时间了解；同时在符合底线的人群中，优先探索那些兼具幽默感、责任感等优势的对象，减少无效社交成本。
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这是本能
【 在 haluotg 的大作中提到: 】
: 居然没有最常见的恋爱脑法。
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俺？贪心算法
【 在 isxb2 的大作中提到: 】
: 哪种算法适配你呢
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考虑一下
【 在 wvw 的大作中提到: 】
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:      写个本子，立个项吧，多学科交叉，符合国家重大需求。
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GPU，tpu，CPU，都可以并行工作
【 在 dust25 的大作中提到: 】
: 能GPGPU并行吗？
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