Algorithm 无限/（动态）宇宙元素集合中的子集计算

给定字母数字元素的无限集合/宇宙（U）和（U）子集的族（F）

计算/分组（F）中的所有相关子集，其中所有元素都被覆盖或更少，参见示例

宇宙并不是无限的，而是非常大的，大约有5900万元素，并且在不断增长。族（F）子集也不是常数，大约有1300万个元素，并且还在增长

例如：

U={

9b3745e9

，

ab70de17

，

1c410139

，

44038bbf

，

9c610bb

，…，N}

F1={

9b3745e9

07ee0220}

F2={

9b3745e9

，

ab70de17

，99b5d738}

F3={99b5d738,07ee0220}

F4={

9b3745e9

，

ab70de17

，

1c410139

}

F4calculate（）={F2（2），F1（1）}

当然，您可以在残酷的迭代中进行，但随着时间的推移，这并不是最佳解决方案（NP完全问题）

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有没有办法更有效地解决这个问题？编码子集，同时使用大于宇宙的元素/向量码本，例如70Mil或100Mil。但我不确定计算方法。

根据这个例子，“相关”子集似乎是至少包含一个公共元素的子集。在该示例中，F4有两个共享元素，0x9b3746e9（与F1共享）和0xab70de17以及0x9b3746e9与F2共享。括号中的数字表示共享元素的数量（F2（2）=2个带有F2的共享元素）。假设这种解释：

这显然不是NP完全 问题只是索引的一个简单例子。 在哈希表中，链接 U（59*106）到 包含它们的子集（例如。 0x9b3746e9->{F1，F2，F4}）。什么时候 求一个给定函数的相关子集 子集，遍历元素 在子集中查找U，并查找 每个元素的哈希表。迭代 通过列表，您可以找到 相关子集。这是一个快餐店 手术，什么都没有 它是NP完全的

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然而，对这个问题的另一种解释是，这是集合覆盖组合优化问题的一个实例。这确实是NP完全。

定义“相关”。定义“成长”。请你决定你是在解决巨大的还是无限的情况。宇宙的永久增长需要考虑，它增长的速度与解决方案没有太大关系。因为日期是永久性增长的，所以更容易将宇宙视为无限的。但也许我也大错特错了。你们提到的解决方案最初是实施的。为了节省迭代周期，子集被加权。但我仍然在寻找一种编码解决方案，以完全克服子集的迭代。谢谢