高效的算法,采用 Twitter 用户并按照其关注者数量的顺序找到顶级用户
标题很罗嗦。所以我会用一个例子来解释。
我们有一个包含 10,000 个 Twitter 用户的数据库,每个用户最多可关注 2000 个用户。该算法将一个从未见过的随机用户(包括关注他的人)作为输入,并按照关注者数量的顺序从数据库中返回 Twitter 用户。
IE 我们有:
用户 A 关注 1,2,3,4
用户 B 关注 3,4,5,6
用户 C 关注 4,8,9
我们输入用户 X,有用户 3,4,5 关注他。
该算法应返回:
B: 3 个匹配 (3,4,5)
A: 2 个匹配 (3,4)
C: 1 个匹配 (4)
The title is very wordy. So I'll explain with an example.
We have a database of 10,000 twitter users with each following up to 2000 users. The algorithm takes as input one random never before seen user (including the people that follow him), and returns the twitter users from the database by order of how many of his followers they follow.
i.e.
We have:
User A follows 1,2,3,4
User B follows 3,4,5,6
User C follows 4,8,9
We enter user X who has users 3,4,5 following him.
The algorithm should return:
B: 3 matches (3,4,5)
A: 2 matches (3,4)
C: 1 match (4)
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评论(3)
将数据存储为大小为 10^5x10^5 的稀疏整数矩阵
A
,并在适当的位置添加 1。然后,给定用户i
,计算A[i,] * A
(矩阵乘法)。然后排序。Store the data as a sparse integer matrix
A
of size 10^5x10^5 with ones at the appropriate places. Then, given a useri
, computeA[i,] * A
(matrix multiplication). Then sort.假设您有一个与此类似的表结构:
Table Users
Table UserFollowers
您可以使用以下查询来获取关注者的
common
父级查询中用户的关注者
Assuming you have a table structure similar to this:
Table Users
Table UserFollowers
You can use the following query to get the
common
parents of followers of thefollowers of the user in query
像这样的东西会起作用吗?
与矩阵解决方案不同,其复杂性与涉及的人数成正比,而不是与 Twitter 上的用户数量成正比。
would something like this work?
Unlike the matrix solution, the complexity of this is proportional to the number of people involved rather than the number of users on twitter.