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两个(具有不同单词的)文档的交集(intersection)中元素的个数除以并集(union)中元素的个数,就是这两个文档的相似度。例如,{1, 5, 3} 和 {1, 7, 2, 3} 的相似度是 0.4,其中,交集的元素有 2 个,并集的元素有 5 个。给定一系列的长篇文档,每个文档元素各不相同,并与一个 ID 相关联。它们的相似度非常“稀疏”,也就是说任选 2 个文档,相似度都很接近 0。请设计一个算法返回每对文档的 ID 及其相似度。只需输出相似度大于 0 的组合。请忽略空文档。为简单起见,可以假定每个文档由一个含有不同整数的数组表示。
输入为一个二维数组 docs
,docs[i]
表示 id 为 i
的文档。返回一个数组,其中每个元素是一个字符串,代表每对相似度大于 0 的文档,其格式为 {id1},{id2}: {similarity}
,其中 id1
为两个文档中较小的 id,similarity
为相似度,精确到小数点后 4 位。以任意顺序返回数组均可。
示例:
[
[14, 15, 100, 9, 3],
[32, 1, 9, 3, 5],
[15, 29, 2, 6, 8, 7],
[7, 10]
]
提示:
docs.length <= 500
docs[i].length <= 500
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