使用Python实现MinhashLSH算法

MinhashLSH算法是一种用于快速近似最近邻搜索的技术。它是基于Minhash和Locality Sensitive Hashing (LSH)的组合，可以高效地处理大规模数据集中的相似性搜索问题。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python实现MinhashLSH算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from datasketch import MinHash, MinHashLSH

Minhash是一种用于近似计算集合之间的Jaccard相似性的技术。它将每个集合表示为一个固定长度的签名（signature），并通过比较这些签名的相似性来估计集合之间的相似度。

下面是一个示例，展示如何使用Minhash计算两个集合的相似度：

# 创建两个集合
set1 = set