Cien cirugías dentales
El grado de coincidencia de dos personas
1. El grado de coincidencia de dos personas: el grado de coincidencia de dos personas en apariencia El amor en la ciudad no debe significar que dos personas sean adecuadas. para chicas extranjeras.
2. Grado de coincidencia de dos personas: La definición del gráfico de coincidencia tiene m trabajadores x1, x2,..., xm, n trabajos y1, y2,..., yn, y está estipulado. que cada trabajador puede realizar como máximo un trabajo, como máximo se asigna un trabajador a cada trabajo. Por diversas razones, cada trabajador sólo puede estar calificado para una o más de ellas. Pregunte cómo asignar tantos trabajadores como sea posible a trabajos para los que estén calificados. Este problema se llama problema de asignación de personal. ¿Por qué crees que algunas personas son una buena pareja?
Los problemas de personal se pueden expresar en el lenguaje de los gráficos. Supongamos que ¿una buena combinación?
Para 1≤i≤m, 1≤j≤n, si y sólo si el trabajador está calificado para el trabajo yi y tiene una ventaja en G, entonces el problema de asignación de personal se convierte en encontrar trabajadores compatibles en G Preguntas para comprobar la compatibilidad matrimonial de dos personas.
La idea básica del algoritmo húngaro de coincidencia comúnmente utilizado es: para una M coincidente conocida, a partir de M puntos insaturados seleccionados arbitrariamente en X, utilice el método de etiquetado para encontrar la cadena de aumento M. Si se encuentra la cadena aumentada de m, entonces m se puede aumentar; de lo contrario, comenzando desde otro punto m-insaturado en x, continúe encontrando la cadena m-aumentadora. Repita este proceso hasta que no haya ninguna cadena de aumento en G, y la coincidencia en este momento es la coincidencia de G. Este cálculo a menudo se denomina algoritmo húngaro, porque el método de etiquetado para encontrar cadenas de aumento presentado aquí fue propuesto por primera vez por el dentista húngaro. Egerváry de. Mide el índice de compatibilidad amorosa de dos personas.
Después de comprender este algoritmo, no es difícil escribir una solución al problema de asignación de personal. Antes de dar el programa, hagamos algunas suposiciones: ¿Qué significa que dos personas coincidan?
Para simplificar, supongamos que el número de trabajadores es igual al número de puestos de trabajo, es decir, N=M y N≤, donde N también puede considerarse como |X e |Y| gráfico bipartito. Mide la compatibilidad de una pareja.
Lea los datos del archivo input.txt, comenzando con n y |E|, y hay dos números (I, J) en la siguiente línea |E|, lo que indica que el trabajador I está calificado para el trabajo. J. Es decir, la arista xiyj en el gráfico bipartito.
Los resultados se envían al archivo output.txt, donde la fila es el número coincidente S. Cada una de las siguientes filas S tiene dos números (I, J), lo que indica que el trabajador asignado I está haciendo trabajo J, es decir Match edge xiyj. Para el problema de asignación de personal anterior, si también se tiene en cuenta la eficiencia laboral de los trabajadores, se puede plantear el llamado problema de asignación: ¿Cómo se debe realizar la asignación para mejorar la eficiencia general? Dos personas que parecen ser la pareja perfecta.
Igual que en la sección anterior, podemos construir un gráfico bipartito G. Si la eficiencia wij de los trabajadores que realizan el trabajo yi se considera como el peso en G, entonces el problema de asignación es equivalente al gráfico bipartito ponderado G. Encontrar una coincidencia perfecta en el gráfico G
Desde el conocimiento de la programación lineal, la coincidencia de pesos del gráfico bipartito G se puede obtener mejorando solo ligeramente el algoritmo húngaro. La idea básica es numerar los vértices del gráfico bipartito y luego construir un nuevo gráfico bipartito G' basado en los números, convirtiendo la coincidencia de peso de G en la coincidencia perfecta de G'. Mide la coincidencia de fotos de pareja.
El siguiente teorema es la base teórica de este algoritmo.
Teorema: Supongamos que M es una coincidencia perfecta de un gráfico ponderado (con peso no negativo) y un gráfico bipartito completo G = (V, e), donde M es un subconjunto de e. : ¿Alguna combinación perfecta de M para G? , ¿la suma de los pesos de los bordes de todos los m es mayor que m? La suma de los pesos de los bordes, entonces m es la coincidencia de pesos de g. ¿Cómo se siente tener una buena coincidencia entre dos personas?
A continuación se detalla el procedimiento para encontrar la coincidencia de peso. En el archivo de entrada, hay n y |E| primero, y hay tres números (I, J, W) en la siguiente línea |E|, lo que indica que la eficiencia del trabajador I al realizar el trabajo J es W. El programa La producción incluye la selección de cada trabajador y el ingreso total. Para otros supuestos, consulte los supuestos del algoritmo en la sección anterior.
Este es un problema: FJOI-Problema del sobre
El Sr. John escribió n cartas por la noche y, en consecuencia, escribió n sobres para empaquetar las cartas y prepararlas para enviarlas por correo. Sin embargo, al día siguiente, el hijo de John, John Jr., sacó todas las N letras del sobre. Desafortunadamente, Little John no pudo volver a colocar la carta en el sobre correctamente. Prueba de coincidencia de objetos.
Numere las n letras proporcionadas por SmallJohn como 1, 2,...,n; y estos n sobres también están numerados como 1,2,...,n. Supongamos que SmallJohn puede proporcionar un conjunto de información: la primera letra definitivamente no está en el sobre j. Programe para ayudar a SmallJohn a colocar tantas letras en el sobre de la manera más correcta posible. Donde n≤prueba el grado de coincidencia de dos personas.
Por ejemplo, si hay cuatro cartas y la carta no está contenida en los sobres 1, 2 y 3, y la segunda carta no está contenida en los sobres 2 y 3, puede determinar que la carta está contenida en el Sobre 4, y la segunda carta está contenida en el Sobre 1. Pero estas condiciones no son suficientes para determinar la posición de la tercera y cuarta letra. Después de leer esta pregunta, siento que es exactamente lo mismo que las preguntas de razonamiento lógico en las competencias de matemáticas de la escuela primaria que generalmente se hacen en la mesa.
Tomemos el ejemplo anterior. Dependiendo de las condiciones, se puede obtener la siguiente información:
El amor es adecuado para el nombre de la prueba.
1 ×××׿Qué significa cuando la gente dice que ustedes dos son una buena pareja?
2××Tabla 1
Dado que debe haber solo un √ en cada fila y columna, se puede determinar que el sobre 4 contiene la carta, por lo que podemos obtener:
1×××√Prueba de pareja de amor gratis.
2×××× 4׿Cómo comprobar la compatibilidad de los amantes?
Luego se encuentra que hay 3 × s en la segunda línea, luego la restante debe ser √, entonces se puede concluir que la segunda letra está en el Sobre 1: Prueba de Emparejamiento de Pareja.
Prueba los nombres para ver si coinciden.
1×××√
2√×××
Ahora, las filas 3 y 4 solo tienen dos x, por lo que es imposible determinarlas. sobre.
De esta manera obtenemos un algoritmo preliminar: crea una tabla bidimensional en el programa, primero completa varias × s de acuerdo con las condiciones y luego verifica todas las filas y columnas indeterminadas para ver si existen. son n – 1 × s, si no, finalice; de lo contrario, complete los espacios restantes √ y complete otras posiciones en las filas (columnas) llenas de √.
Aunque es fácil pensar en este método, existen contraejemplos, como probar la compatibilidad amorosa.
Gráfico 3 Test de emparejamiento de pareja de contraejemplo gratuito.
Los vértices de la mitad superior de la figura representan "letras" y los vértices de la mitad inferior representan "sobres". Si la letra I se puede colocar en el sobre J, entonces conecte un borde entre la letra I y el sobre J. Debido a que el grado de cada vértice es mayor o igual a 2, es decir, hay al menos dos vacantes en cada fila y columna. Entonces el algoritmo anterior no puede hacer ninguna inferencia, pero ese no es el caso. Por ejemplo, la carta del medio sólo se puede colocar en el sobre del medio. A ver si él y yo podemos estar juntos.
Es este contraejemplo el que nos hace necesitar encontrar otro camino. Un análisis más detallado muestra que la relación entre cartas y sobres es una correspondencia uno a uno, porque una carta solo se puede colocar en un sobre y un sobre solo puede contener una carta. Desde la perspectiva de la informática, esta correspondencia uno a uno también puede considerarse como la relación de coincidencia de un gráfico bipartito.
Supongamos X={x1, x2,...,xm}, Y={y1, y2,...,yn}, y construya un gráfico bipartito G=(X, Y, E) , si y solo si la letra I se puede colocar en el sobre J y hay un borde xiyj en G. De esta manera, cualquier división de letras puede considerarse como una coincidencia completa del gráfico G. Por ejemplo, lo anterior La figura tiene y solo las siguientes dos coincidencias completas Coincidencias:
Todas las coincidencias perfectas en la Figura 4
Debido a que el borde coincidente del medio aparece en dos coincidencias perfectas, consideramos que este borde coincidente es " determinado", en otras palabras, la relación representada por este borde también es cierta. Es fácil ver que si y sólo si todas las coincidencias exactas m de g tienen bordes coincidentes xiyj, es seguro que la letra I se puede poner en el sobre j.
De esta manera establecimos un nuevo modelo desde la perspectiva del emparejamiento. Entonces, ¿cómo resolver este modelo? Cálculo de la aptitud del amor.
Por supuesto, es imposible para nosotros enumerar todas las coincidencias perfectas de G y luego encontrar la intersección de sus aristas; esto no es diferente de buscar.
Aquí se necesita otra pequeña transformación de este modelo: encontramos que la condición "para todas las coincidencias perfectas m de G, hay una arista coincidente xiyj" es equivalente a "si hay una coincidencia perfecta en el gráfico G, pero elimina una en el gráfico G No hay coincidencia perfecta en el gráfico G' obtenido por la arista xiyj." Por ejemplo, un "borde clave" se elimina en la parte inferior izquierda, por lo que no hay una coincidencia exacta, mientras que un "borde no crítico" se elimina en la parte inferior derecha, por lo que hay una coincidencia exacta. ¿Qué es un partido?
Ejemplo de recorte en la Figura 5
A primera vista, la complejidad temporal de este algoritmo todavía parece ser muy alta. Debido a que hay como máximo n2 aristas en el gráfico G, encontrar una coincidencia perfecta requiere una complejidad de tiempo O (n3) al intentar eliminar aristas una a la vez. La complejidad total es tan alta como O (n5). Comprueba la compatibilidad de dos personas.
De hecho, primero podemos encontrar una M coincidente perfecta del gráfico G, por lo que solo debemos considerar los bordes coincidentes al eliminar los bordes (porque eliminar los bordes no coincidentes dará como resultado G', M sigue siendo G' combinación perfecta). De esta manera, con solo eliminar N aristas, la complejidad temporal se reduce a O (n4).
Después de un análisis más detallado, después de eliminar una ventaja, no es necesario volver a buscar una coincidencia completa, solo verifique si se puede encontrar una nueva cadena de aumento. De esta manera, la complejidad del tiempo se reduce aún más a O (n3). Pregunta: CTSC - Los problemas de Cupido
Con el desarrollo continuo, los sentimientos entre las personas se vuelven cada vez más utilitarios. Recientemente, Cupido ha descubierto que el amor ya no es del todo puro. Este Cupido preocupado. Cada vez le resultaba más difícil encontrar hombres y mujeres adecuados, por lo que les disparó la flecha de Cupido. Entonces Cupido viajó hasta China y encontró al anciano bajo la luna, el dios oriental del amor, y le pidió consejo.
Bajo la luz de la luna, el anciano le dice a Cupido que el amor puro no existe, pero no lo ha encontrado. En Oriente la gente presta atención al destino. Mientras el Viejo bajo la Luna sean dos figuras de arcilla, una masculina y otra femenina, y haya un hilo rojo que las conecte, las personas que representan se amarán entre sí, sin importar dónde se encuentren. La flecha del amor de Cupido solo puede alcanzar a dos personas que estén muy cerca una de la otra, por lo que el rango de opciones es naturalmente mucho menor y no puedes encontrar tu verdadero destino.
Después de escuchar la explicación del anciano bajo la luna, Cupido tuvo una epifanía. Después de regresar, utilizó productos humanos para transformar los suyos, aumentando considerablemente el alcance de la flecha de Cupido. De esta forma, las posibilidades de golpear a alguien aumentan mucho.
¿San Valentín? A la medianoche del jueves Cupido comenzó su trabajo. Escogió un grupo de igual número de hombres y mujeres, reconoció su destino y se turnaron para disparar flechas para enamorarlos. Espera elegir una forma en la que todos los que elija reciban una inyección, y el destino de cada par de personas que reciban el disparo será la suma de sus destinos.
Por supuesto, no importa cómo se transforme Cupido, todavía tiene defectos. En primer lugar, aunque nuestro alcance ha aumentado, todavía es limitado y no podemos lograr el "matrimonio de las mil millas" como el Viejo Yuexia. En segundo lugar, no importa cómo lo cambies, la trayectoria de la flecha solo puede ser una línea recta después de todo. Es decir, si hay otras personas en la conexión entre dos personas, entonces debes darles la flecha de Cupido, de lo contrario. , tú, Viejo Luna, serás un "squib".
Como mortal, tu tarea es utilizar ordenadores avanzados para encontrar una solución para Cupido.
La línea del archivo de entrada es un entero positivo k, que indica el rango de la flecha de Cupido, y la segunda línea es un entero positivo n (n
El archivo de salida tiene solo un entero positivo , que representa a cada par de personas que recibieron disparos. La suma de los destinos entre las personas debe ser. Hay tres objetos y dos relaciones en la pregunta. Analicémoslos uno por uno:
La flecha de Cupido tiene el. características de rango.
Hombres y mujeres, sus atributos incluyen nombre y posición,
La relación entre hombres y mujeres, esta relación es su valor de destino,
La relación entre las flechas y las personas, un hombre y una mujer, si la distancia entre las dos personas no excede el alcance de la flecha y no hay obstrucciones por parte de otros, la flecha puede alcanzarlos. un plan de tiro con arco que puede conciliar el destino de todos los hombres y mujeres que reciben disparos.
Este problema es como encontrar la coincidencia de peso de un gráfico bipartito porque los hombres y las mujeres pertenecen a dos y no hay relación. entre personas del mismo sexo, es un gráfico bipartito y el valor del destino se registra como el peso del borde, por lo que la suma del destino corresponde a esto. Un peso coincidente en un gráfico bipartito. Cabe señalar que aunque la pregunta muestra que el valor de destino no descrito entre hombres y mujeres es 1, no significa que el gráfico bipartito obtenido sea una imagen bipartita completa.
Porque en el proceso de componer una imagen, también se deben considerar factores como el alcance de la flecha: si la distancia entre dos personas excede el alcance de la flecha, están destinadas a fallar.
El problema surge en este momento, porque además de pedir armonía del destino, la pregunta también exige que “Todo aquel elegido por Cupido debe eyacular una vez”.
Puedes pensar que cuanto mayor sea el destino, mayor será el destino. Por supuesto, cuanto más gente dispare, mejor, pero ese no es el caso. Por ejemplo:
Contraejemplo del gráfico 6
Si se requiere igualar el peso, seleccione el borde coincidente AD y la suma del destino es 10. Pero como todos tienen que ser fotografiados una vez, solo pueden elegir AC y BD, y la suma del destino es 2.
En otras palabras, para este ejemplo, la respuesta correcta sería 2 y el valor de coincidencia ponderado sería 10. Esto muestra que esta pregunta es diferente de la simple coincidencia de peso, porque la pregunta requiere una coincidencia perfecta con el peso al mismo tiempo, lo que llamamos coincidencia de peso "perfecta".
Entonces, ¿no se puede resolver este problema igualando el peso? No se preocupe, revisemos el algoritmo de coincidencia de pesos: convertimos el gráfico G en G' numerando los vértices, y luego convertimos la coincidencia de pesos de G en una coincidencia perfecta de G'; aquí parece una coincidencia perfecta. pero ¿por qué no es el ejemplo anterior?
Resulta que para el ejemplo anterior, después del etiquetado, se agrega una nueva arista BC al nuevo gráfico G', y el peso de esta arista es 0. Las coincidencias perfectas en el gráfico G' son en realidad AD y BC, correspondientes al gráfico G, que es el borde AD.
Entonces, si establecemos el peso del borde de BC en -∞ de antemano y luego encontramos una coincidencia de peso en el gráfico, ya no habrá ningún problema.
De manera más general, si necesita una coincidencia de pesos "perfecta" para un gráfico bipartito, simplemente establezca los pesos de los bordes que no están en el gráfico original en -∞. Pregunta: IPSC-Magic
Un excelente mago actúa en el escenario, seguido por una hermosa asistente. El cirujano primero saca algunos conejos de su gorro de quirófano y luego conjura un ramo de flores del pañuelo de la asistente, que guarda bajo llave en una caja aparentemente vacía. A continuación, el artista elige un espectador para acompañar una actuación: coloca n cartas sobre una mesa (todas las n cartas están en pares, n es un número impar). El artista pide voluntarios que vayan a la plataforma para seleccionar (N+1)/2 cartas, y las cartas restantes desaparecen para siempre en el sombrero del artista. El mago agitó su mano sobre las cartas elegidas, luego seleccionó una de ellas y se la entregó al voluntario. El voluntario muestra la tarjeta que tiene en la mano al público y luego se la guarda en el bolsillo. Después de que la asistente lo sacó de la caja, se acercó a la mesa, agitó las tarjetas restantes (N+1)/2-1 e inmediatamente le dijo al voluntario qué tarjetas había en su bolsillo.
¿A qué se debe esto? Veamos la siguiente tabla, que es el caso de N=5:
La tarjeta elegida por el voluntario, la tarjeta elegida por el creador de la tarjeta y la tarjeta vista por el asistente.
1,2,2
1,2,4
1,2,5
1,3,3 p>
1,3,5
1,4,5
2,3,3
2,3,5
2,4,4
3,4,4
Entre ellos, la tarjeta elegida por el voluntario - la tarjeta elegida por el artista = la tarjeta vista por el asistente. La tabla contiene todas las posibilidades para que los voluntarios elijan tarjetas, y cada una es diferente. Las cartas que ve el asistente también son diferentes.
Primero, el cirujano y su asistente memorizan este gráfico. De esta forma, cuando la asistente vea las cartas 2 y 4, podrá determinar que las cartas elegidas por el voluntario son 2, 4 y 5, y que la carta elegida por el artista es 5.
Ahora te diré el valor de n y te dejaré calcular esta tabla. donde n≤15. Para facilitar el análisis, sea m el número de opciones para seleccionar (N+1)/2 tarjetas de N tarjetas. Obviamente, el número de opciones para seleccionar (n+1)/2-1 tarjetas de estas N tarjetas también es m.
Empecemos desde la perspectiva de la enumeración. Hay dos métodos de enumeración:
Para cada plan de selección de cartas del voluntario, se enumeran las cartas seleccionadas por el artista.
Cómo probar el grado de coincidencia entre dos personas para cada plan de selección de tarjeta del voluntario, y la tarjeta correspondiente vista por el asistente.
La opción 1 requiere m decisiones, cada decisión tiene n opciones; la opción 2 también requiere m decisiones, y cada decisión puede tener m opciones. Desde esta perspectiva, la opción 1 es mucho mejor.
,
Sin embargo, no existe una correspondencia uno a uno entre el "Plan de selección de tarjetas de voluntario" y la "Selección de tarjetas de artista" que se muestra en el primer plan. Para los diferentes esquemas de selección de tarjetas de los voluntarios, los artistas pueden elegir la misma tarjeta.
La relación que se muestra en el segundo plan es una relación uno a uno, porque la pregunta requiere que para diferentes planes de selección de tarjetas de voluntarios, el asistente debe ver tarjetas diferentes.
Como se mencionó anteriormente, desde la perspectiva de la ciencia de la información, la correspondencia uno a uno también puede considerarse como una relación de coincidencia de un gráfico bipartito. Por lo tanto, la segunda opción facilita que las personas consigan los partidos.
Supongamos que, de esta manera, el problema original se transforma en encontrar la coincidencia perfecta del gráfico G.
El problema vuelve a aparecer. Primero, los vértices del gráfico bipartito llegan a 2M. Cuando N = 15, m está cerca y la complejidad de coincidencia es O (M3). ¿Cómo podemos tolerar una complejidad tan alta?
Tenga en cuenta que este gráfico es un gráfico disperso con solo aristas MN. La complejidad de la coincidencia bipartita escasa también se puede expresar como O (|V|×|E|). Entonces, la complejidad del tiempo debería ser O (), que es básicamente tolerable.
Además, debido a que este es un gráfico disperso, usamos una lista de adyacencia para almacenarlo, por lo que la complejidad del espacio es solo O (NM), lo cual también es tolerable.
Cabe señalar que este problema también puede ser más eficiente mediante el método de construcción, pero no es tan fácil de considerar como una coincidencia. El método de construcción específico no se proporciona aquí, los lectores pueden pensar en ello por sí mismos. Pregunta: OOPC - Montaña Misteriosa
La gente está persiguiendo a un animalito extraño. Justo cuando estaba a punto de alcanzarlo, la cosita saltó a una montaña misteriosa. Cómo se ven cuando miran hacia la montaña:
Diagrama de ejemplo del gráfico 7
La montaña consta de N+1 segmentos de línea. Cada punto final está numerado 0...N+1 de izquierda a derecha, es decir, X < x[i+1](0≤i≤n). Y y[0]=y[n+1]=0.
Según la experiencia, lo más probable es que esa cosita esté en un punto final entre 1...n. Lo interesante es que todos pronto descubrieron que M es exactamente igual a N, por lo que decidieron elegir un. punto para todos. Vea si se esconde allí.
Al principio estaba al pie de la montaña, y la posición de la primera persona era (s, 0). Cada uno elige un punto intermedio (x, 0), camina hasta allí horizontalmente a velocidad W y sube directamente al destino a velocidad C. Como no son buenos en matemáticas, solo saben elegir un nuevo número entero como la abscisa x del punto medio. Y obviamente, ninguna parte del recorrido puede estar por encima de montañas (no pueden volar).
No querían volver a fallar esta vez, así que el capitán decidió buscar una manera de dejar que alguien llegara al destino lo antes posible. ¿Qué deberían hacer?
Donde 1≤N≤, 0≤x, y, s≤, 1 ≤ c
Entrada de valor de muestra
Salida de muestreo
1.43
Descripción de muestra
En este ejemplo, el individuo llega a (5.0) y luego sube al punto final 2; la segunda persona sube directamente al punto final 3; ), y luego subir hasta el punto final 1. Como se muestra en la siguiente figura:
Hay muchos datos complejos en las preguntas de respuesta de muestra de la Figura 8. Vamos a exponerlas primero y analizarlas una por una:
La persona, ***n, está relacionada con la abscisa inicial S, velocidad W, c.
Hay ***n cimas de montañas, relacionadas con las coordenadas X e y.
A partir de esta información podemos obtener la relación entre las personas y las montañas: t[I, J], que representa el tiempo más corto para que la persona I llegue a la montaña J.
Como se señala en el título, obviamente existe una correspondencia uno a uno entre una persona y una persona. Por tanto, este problema puede considerarse desde la perspectiva de la coincidencia de gráficos bipartitos.
Entonces, ¿a qué tipo de combinación pertenece este tema? ¿Es una combinación simple, una combinación de peso o la combinación de peso "perfecta" mencionada anteriormente?
En realidad no. Porque en la coincidencia de pesos general, la definición de un peso coincidente es la suma de todos los pesos en los bordes coincidentes, y en esta pregunta, un peso coincidente se refiere al valor del peso en los bordes coincidentes. La pregunta requiere que este valor sea el valor mínimo, llamémoslo "coincidencia mínima" por el momento.
Parece inconveniente solucionarlo directamente.
Por otro lado, si se da un tiempo, podemos usar el algoritmo de coincidencia perfecta para juzgar si podemos completar todo el trabajo dentro de este tiempo.
Específicamente, para un gráfico bipartito dado G y tiempo t, podemos derivar un nuevo gráfico G' en el que el peso de todos los bordes no exceda t. Si hay perfecciones en la coincidencia de G', entonces todo el trabajo se puede completar en el tiempo t; de lo contrario, no es posible.
De esta manera nació un algoritmo simple: aumentar t sucesivamente hasta encontrar una coincidencia completa. Dado que el número de aristas en el gráfico bipartito no excederá n2, T se puede aumentar en n2 como máximo. Cada vez que aumenta el valor de T, se necesita O (n2) tiempo para encontrar la cadena de aumento, por lo que la complejidad del tiempo total es. O(n4).
También podemos utilizar el método de búsqueda binaria para encontrar esta T, de modo que la complejidad temporal del algoritmo se pueda reducir a O().
Lo anterior trata sobre el grado de coincidencia de la apariencia de dos personas y sobre el grado de coincidencia de la apariencia compartida de dos personas. Miré la coincidencia entre las dos personas, ¡espero que esto ayude a todos!