Как реализовать 3-х смежный матричный возврат?

Проблема:

Дайте лучшее решение для пары serverAdministrators (люди) и серверы (компьютеры) для каждого министерства (организации).
Лучшее решение означает, что средний уровень знаний каждого сервераAdministrator и сервера максимален.

Что я имею:

Матрица смежности [NxN] с совместимостью serverAdministrator (строки) и министерства (столбцы).

--Matrix serverAdministrator and ministery
0 1 0 0
1 0 1 0
0 1 1 1
0 1 0 0

Другая матрица [NxN] с совместимостью серверов (строк) и министерств (столбцов).

--Matrix server and ministery
1 1 1 0
1 1 1 1
0 0 1 0
0 1 0 1

Наконец, чтобы получить лучший результат, у меня есть еще одна матрица смежности [NxN] со знанием [0..10] каждого администратора (строк) для каждого компьютера (столбцов).

--Matrix of knowledge of each administrator for each computer
5 9 8 1
3 8 6 4
9 7 1 4
3 3 1 9

Это домашнее задание должно быть выполнено с использованием алгоритмов возврата в C ++

~~~

Я читаю Никлауса Вирта — [Структуры данных и алгоритмы] и обнаружил, что лучшим вариантом является реализация стабильный брак алгоритм, но это мой первый раз, и я не смог найти пример с Google. (если вы можете найти кого-то, это будет очень цениться)

Что мне нужно:

Пример использования C ++ для решения проблемы. Использование 3 классов (например, как наш учитель говорит нам, чтобы мы осуществляли возврат)

candidates.h <-- this classes is giving us the next element to try in the algorithm
It has methods like: next(), end(), etc..
solution.h <-- we have the adjacency-matrix here and also methods like: isBetter(),
solutionComplete, putInSolution(candidate &c)
pop_upSolution (candidate &c), etc.
solver.h <-- this is where we have the backtracking algorithm

Для матрицы смежности структура данных:

vector <bitset<1> >      for the first and second adjacency-matrix
vector <vector <int> >   fot the last adjacency-matrix (knowledge)

Вопросы

Кроме того, и пример того, как решить эту проблему, у меня есть последние вопросы, связанные:

Can I use any "mathematical" property with the first 2 matrix and simplify the
algorithm (or get one more efficient) by using functions like AND, XAND between
the matrix?