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<p>两个(具有不同单词的)文档的交集(intersection)中元素的个数除以并集(union)中元素的个数，就是这两个文档的相似度。例如，{1, 5, 3} 和 {1, 7, 2, 3} 的相似度是 0.4，其中，交集的元素有 2 个，并集的元素有 5 个。给定一系列的长篇文档，每个文档元素各不相同，并与一个 ID 相关联。它们的相似度非常“稀疏”，也就是说任选 2 个文档，相似度都很接近 0。请设计一个算法返回每对文档的 ID 及其相似度。只需输出相似度大于 0 的组合。请忽略空文档。为简单起见，可以假定每个文档由一个含有不同整数的数组表示。</p>
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<p>输入为一个二维数组 <code>docs</code>，<code>docs[i]</code> 表示 id 为 <code>i</code> 的文档。返回一个数组，其中每个元素是一个字符串，代表每对相似度大于 0 的文档，其格式为 <code>{id1},{id2}: {similarity}</code>，其中 <code>id1</code> 为两个文档中较小的 id，<code>similarity</code> 为相似度，精确到小数点后 4 位。以任意顺序返回数组均可。</p>
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<p><strong>示例:</strong></p>
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<pre><strong>输入:</strong>
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<code>[
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[14, 15, 100, 9, 3],
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[32, 1, 9, 3, 5],
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[15, 29, 2, 6, 8, 7],
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[7, 10]
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]</code>
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<strong>输出:</strong>
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[
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"0,1: 0.2500",
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"0,2: 0.1000",
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"2,3: 0.1429"
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]</pre>
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<p><strong>提示：</strong></p>
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<ul>
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<li><code>docs.length <= 500</code></li>
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<li><code>docs[i].length <= 500</code></li>
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</ul>
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