N位整数匹配算法
N bits integer matching algorithm
我正在尝试编写一种算法来建立值“1”的 n 位整数之间的相关性。
这是一个 5 位整数的例子：0,1,0,0,1
我想确定这个整数与一组 N 个其他整数之间的相关百分比。
例如，整数 A(0,1,0,0,1) 和整数 B(0,1,0,0,0) 对于值“1”只有 0,5 的相关性第二位匹配。
在我的 Firebase 数据库中，我在每个 user_ID 上附加了一个 n 位整数，我想将其与我的应用程序的每个其他用户的 n 位整数进行匹配，以获得每个用户之间的一种相关性。
用户之间总相关性的分布将遵循一条高斯曲线，我想在未来使用它来匹配用户。
例如：我希望用户 A 与所有其他用户匹配，这些匹配按亲和力降序排列（他们的 n 位整数之间的相关性从高到低）。
你们知道我如何执行算法来建立 N 个用户之间的相关性，然后再执行另一种算法来将这些相关性从高到低排序吗？
任何帮助将不胜感激。
感谢您的宝贵时间，
马克西姆
您可以使用与运算得到结果R。
示例：
A = 9 = 01001
B = 8 = 01000
C = 7 = 00111
D = 31 = 11111
R = A & B gives 8 = 01000, the correlation is counting the ones: R/A = 1/2 = 0,5.
R = A & C gives 1 = 00001, the correlation: R/A = 1/2 = 0,5.
R = A & D gives 9 = 01001, R/A = 2/2 = 1.
这里有个问题。你可以通过使用 num 中出现的最大值来解决这个问题，比如 R/max(A,D)
我认为最好使用总位数（这里是 5）。
结果会是。
corr AB = 1/5 = 0,2
corr AC = 1/5 = 0,2
corr AD = 2/5 = 0,4
corr CD = 3/5 = 0,6
我正在尝试编写一种算法来建立值“1”的 n 位整数之间的相关性。
这是一个 5 位整数的例子：0,1,0,0,1
我想确定这个整数与一组 N 个其他整数之间的相关百分比。
例如，整数 A(0,1,0,0,1) 和整数 B(0,1,0,0,0) 对于值“1”只有 0,5 的相关性第二位匹配。 在我的 Firebase 数据库中，我在每个 user_ID 上附加了一个 n 位整数，我想将其与我的应用程序的每个其他用户的 n 位整数进行匹配，以获得每个用户之间的一种相关性。 用户之间总相关性的分布将遵循一条高斯曲线，我想在未来使用它来匹配用户。
例如：我希望用户 A 与所有其他用户匹配，这些匹配按亲和力降序排列（他们的 n 位整数之间的相关性从高到低）。
你们知道我如何执行算法来建立 N 个用户之间的相关性，然后再执行另一种算法来将这些相关性从高到低排序吗？ 任何帮助将不胜感激。
感谢您的宝贵时间，
马克西姆
您可以使用与运算得到结果R。
示例：
A = 9 = 01001
B = 8 = 01000
C = 7 = 00111
D = 31 = 11111
R = A & B gives 8 = 01000, the correlation is counting the ones: R/A = 1/2 = 0,5.
R = A & C gives 1 = 00001, the correlation: R/A = 1/2 = 0,5.
R = A & D gives 9 = 01001, R/A = 2/2 = 1.
这里有个问题。你可以通过使用 num 中出现的最大值来解决这个问题，比如 R/max(A,D)
我认为最好使用总位数（这里是 5）。
结果会是。
corr AB = 1/5 = 0,2
corr AC = 1/5 = 0,2
corr AD = 2/5 = 0,4
corr CD = 3/5 = 0,6