L2-005 集合相似度

给定两个整数集合，它们的相似度定义为：Nc​/Nt​×100%。其中Nc​是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt​是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。

输入格式：

输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集合首先给出一个正整数M（≤104），是集合中元素的个数；然后跟M个[0,109]区间内的整数。

之后一行给出一个正整数K（≤2000），随后K行，每行对应一对需要计算相似度的集合的编号（集合从1到N编号）。数字间以空格分隔。

输出格式：

对每一对需要计算的集合，在一行中输出它们的相似度，为保留小数点后2位的百分比数字。

输入样例：

3
3 99 87 101
4 87 101 5 87
7 99 101 18 5 135 18 99
2
1 2
1 3

输出样例：

50.00%
33.33%

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16 KB

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64 MB

#include <iostream>
#include <vector>
#include <set>
#include <algorithm>
#include <iomanip>

using namespace std;
vector<set<int> > dataset;
set<int> Nt;


int main()
{
    int n, num, d, tests, index1, index2;
    cin >> n;
    dataset.resize(n+1); //分配空间，功能类似malloc
    //将n个集合放进set数组中
    for(int i = 1; i<=n ; i++){
        cin >> num;
        for(int j = 0; j < num; j++){
            cin >> d;
            dataset[i].insert(d);
        }
    }
    cin >> tests;
    while(tests--){
        cin >> index1 >> index2; //输入两个要算相似度的集合序号
        int Nc = 0, Nt = 0;
        vector<int> is, us;
        //给is和us开辟空间，最大为两个集合之和
        is.resize(dataset[index1].size()+dataset[index2].size());
        us.resize(dataset[index1].size()+dataset[index2].size());

        //set_intersection函数为求交集 1~2个参数是第一个数组的区域，3~4个参数是第二个数组的区域，最后一个是放到新数组的位置
        vector<int>::iterator itEndPos = set_intersection(dataset[index1].begin(),dataset[index1].end(),dataset[index2].begin(),dataset[index2].end(),is.begin());
        is.resize(itEndPos-is.begin()); //将没有存放数据的内容裁剪掉,begin一个个填充完后会移动到最后一个位置

        //set_intersection函数为求并集 1~2个参数是第一个数组的区域，3~4个参数是第二个数组的区域，最后一个是放到新数组的位置
        vector<int>::iterator utEndPos = set_union(dataset[index1].begin(),dataset[index1].end(),dataset[index2].begin(),dataset[index2].end(),us.begin());
        us.resize(utEndPos-us.begin());

        //
        Nc = is.size();
        Nt = us.size();

        cout << fixed << setprecision(2) << 1.0*Nc/Nt*100<<"%"<<endl;
    }

    return 0;
}