稳定匹配问题家族已经在经济学、数学和计算机科学等广泛的研究领域进行了深入研究。一般来说，一个稳定匹配问题的例子是由一组参与者给出的，他们表达了彼此的偏好，并要求找到一个“稳定”匹配，即参与者配对，这样就不会有未配对的参与者彼此更喜欢对方而不是他们指定的伙伴。在稳定室友问题（SR）的情况下，已知给定一个偶数n个对于参与者，可能不存在对所有参与者进行配对的稳定匹配，但存在有效的算法来确定这是否可行，如果可行，则生成这样的匹配。SR的常见扩展允许参与者的偏好列表是不完整的，或者包括无差别的。反过来，如果允许漠不关心，就会产生不同的稳定性、超稳定性、强稳定性和弱稳定性的可能定义。虽然即使偏好列表不完整，也可以有效地解决要求超稳定和强稳定匹配的实例，但弱稳定性的情况是NP-完全的。我们研究了一个有限的冷漠案例，引入了层级未分条目。对于这种情况，我们表明，即使每个参与者都有一个完整的偏好列表，其中最多有两个未分类的条目，或者自己最多有三个其他参与者未分类，寻找弱稳定匹配的问题仍然是NP完全问题。另一方面，例如米可接受的对，共有个k个在所有参与者偏好列表中的未分类条目，我们建议哦(2^k个n个²)-找到稳定匹配或确定给定实例中不存在匹配的时间和多项式空间算法。