为了简单起见，让我们使用3种颜色和相应数字的案例（尽管现实中有30,000多种不同的“颜色”和254种不同的“数字”）
红色 - 0,1,2,3,10,15
绿色 - 0,2,3,20
蓝色 - 2,10,11,12
我想找到它们之间的匹配（rgb，rg，rb），并保持集合之间共享的#s数量的计数：
rgb = 1
rg = 2
rb = 2
最后，它需要确定共享的#s数量与集合中不同#s数量的比率。
rgb = 1/9（因为它有一个独特的：0,1,2,3,10,11,12,15,20）
rg = 2/7（0,1,2,3,10,15,20）
rb = 2/8（0,1,2,3,10,11,12,15）
所以总输出为
匹配|匹配数量| ％|
rgb | 1 | 1/9
rg | 2 | 2/7
rb | 2 | 2/8
我能够出现的算法是你在表格中有每种颜色并映射与之相关的数字（又名红色（表名），0,1,2,3,10,15（数据） ）。然后使用最多“数字”的颜色并将其与其他颜色的小时数进行比较，找到匹配项。完成该颜色后，您可以100％忽略它并移动到下一个颜色并与n-1进行比较。
举个例子：
1）选择红色
2）是否有其他颜色共享0
3）是否有其他颜色共享1
....等
4）选择蓝色 5）是否有其他颜色减去红色份额.....
我知道必须有更有效的方法来做这个，有什么建议吗？
感谢您的帮助。
答案 0 :(得分：0)
由于只有254（如果您的0-254评论是正确的，则为255），那么您可以表达＆＃39;数字＆＃39;对于每种颜色＆＃39;作为256位整数。那么r和g的共享数字的数量就是（r和b）的bitcount，而不同数字的数量是（r或b）的bitcount，所以使用你的例子，
如果R是红色的位设置，G是B等的位集：
match | # of matches | % |
rgb | bitcount(R and G and B) | bitcount(R and G and B)/bitcount(R or G or B) |
rg | bitcount(R and G) | bitcount(R and G)/bitcount(R or G) |
rb | bitcount(R and B) | bitcount(R and B)/bitcount(R or B) |