假設a有好友b c d；b有好友a c d e；c有好友a b d e；d有好友a b c e;e有好友b c d。
a -> b c d
b -> a c d e
c -> a b d e
d -> a b c e
e -> b c d
則對於a來說，a -> b c d
(a b) -> b c d
(a c) -> b c d
(a d) -> b c d
對於b來說，b -> a c d e
(a b) -> a c d e
(b c) -> a c d e
(b d) -> a c d e
(b e) -> a c d e
對於c來說，c -> a b d e
(a c) -> a b d e
(b c) -> a b d e
(c d) -> a b d e
(c e) -> a b d e
對於d來說，d -> a b c e
(a d) -> a b c e
(b d) -> a b c e
(c d) -> a b c e
(d e) -> a b c e
對於e來說，e -> b c d
(b e) -> b c d
(c e) -> b c d
(d e) -> b c d
彙總得到
(a b) -> (a c d e) (b c d)
(a c) -> (a b d e) (b c d)
(a d) -> (a b c e) (b c d)
(b c) -> (a b d e) (a c d e)
(b d) -> (a b c e) (a c d e)
(b e) -> (a c d e) (b c d)
(c d) -> (a b c e) (a b d e)
(c e) -> (a b d e) (b c d)
(d e) -> (a b c e) (b c d)
則共同好友的關係是
(a b) -> (c d)
(a c) -> (b d)
(a d) -> (b c)
(b c) -> (a d e)
(b d) -> (a c e)
(b e) -> (c d)
(c d) -> (a b e)
(c e) -> (b d)
(d e) -> (b c)
hadoop求共同好友案例
4.1 需求分析 以下是qq的好友列表資料，冒號前是乙個使用者，冒號後是該使用者的所有好友 資料中的好友關係是單向的 a b,c,d,f,e,o b a,c,e,k c a,b,d,e,i d a,e,f,l e b,c,d,m,l f a,b,c,d,e,o,m g a,c,d,e,f h a,c...
mysql共同好友 Spark 實現共同好友
核心 如下 object sprk import org.apache.spark.sql.sparksession def main args array string unit logger.getlogger org setlevel level.off logger.getlogger ak...
利用Hadoop實現求共同好友的示例詳解
目錄 這種功能該如何實現呢？對redis比較了解的同學應該能很快想到，可以使用redis來實現這個功能。沒錯，redis確實是個不錯的可以實現這個功能的方案。但redis的實現有一定的侷限性，因為redis儲存和資料和計算時需要耗費較多的記憶體資源，設想一下，像騰訊qq這樣的規模，如果用這種方式做的...