Performance 优化集合和组合

我有一组，A1，A2，A3。。。一每个集合包含N个元素（最大1000个），值从0到2000。 前

现在对于尺寸k，例如3，A1的组合将是C1（1,2,3），C2（1,2,4），C3（2,3,4），对于A1到AN，我需要弄清楚A1中的所有组合是否也存在于A2到AN的组合中

i、 e.A1的组合C3将与A2中的组合相匹配，也可能与a中的组合相匹配。现在我需要A1的C1和C2的结果，以及A2对AN的结果。 简单而低效的方法是为所有集合A1到AN生成k大小的所有组合。然后对于A的C1，其中/如果它存在于A2中，则为A。然后是C2，然后是C3。然后转到下一组并重复

我如何改进这个方法，因为一旦添加了一个新的集合，它需要频繁且昂贵的计算

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我发现的另一个解决方案是在O（N^2+N）中运行而不进行优化，这基本上涉及到获取A1和A2的交点…AN，计算这些交点的组合，然后查看这些组合在生成的结果中出现的次数。

您可以尝试对组合进行哈希运算。 这里有两种方法，一种优化空间，另一种优化时间。 对于时间优化，您的哈希函数将为每个组合创建一个唯一的键，每当您在已占用的位置被击中时，您将知道您不是第一次遇到该组合。 对于空间优化，方法类似，但关键点不是唯一的。您必须管理一个键对应组合的列表，并在点击时遍历它以查看它是否包含您当前正在检查的组合。键的唯一性等级将定义表的大小，从而定义验证命中的时间

A1{1,2,3,4}
A2{2,4,3,5}
A3(1,2,5,6)