用户匹配算法
因此，这个问题使我们的用户与其他在线用户匹配。但是，这不仅仅是一对一的比赛。给一个用户5个其他用户的选择，然后将其标记为可见，并且当该用户请求再显示5个用户时，不应再显示。在此过程中，更多的人可以上网。
问题是，我希望使用Redis在每个用户的选择中显示其他用户的方法，但是算法主要是我正在寻找的。我正在尝试以最快的方式实现这一点，如果可能的话，使用redis，但是如果需要的话，我也可以调用数据库。
我当前的解决方案如下，希望有人能从O（N）调用中获得一些改进的技巧。
因此，每个用户都需要有一个 看到
一套user_id秒。我们可以有个redis列表（队列）onlineusers。在此位置，我们从左向右弹出用户，直到找到不在用户 可见
集中的用户，将其保存，添加到已看到的用户中，然后将其向右推。然后，一旦获得其中的5个，我们就向后推回我们已经看到的剩下的弹出窗口。
这是我能想到的最好的方法，但是每次我们要为该用户选择5个用户时，它都是O（N）。用户有可能（尽管不太可能）看到了巨大的数量，并跳出了整个列表。
为了更好地理解这一点。幼稚的方法是让每个用户以集合的形式包含所有在线用户的副本。因此，我们简单地弹出5个随机集合成员。但这是行不通的，因为空间不足，每次用户上线时，都必须将其添加到每个用户的在线用户中。或当它们脱机并且那些操作为O（N）时被删除，考虑到它们已针对O（1）的N个用户完成
有没有人有将用户与其他用户匹配的提示？
问题答案：
了解我们正在谈论的是哪种数据将是很好的。存在多少个用户？平均有多少人会在线？“可见用户”与所有用户的比例（稀疏与密集）相比如何？
修改算法 不要先弹出 算法 ，而是从在线用户集中选择随机元素。这将改善平衡，并可能有助于分摊复杂度，具体取决于这两套比率！
替代算法（结构更清晰；最坏的情况仍然很糟糕；如果稀疏 出现 ，应该会很好）
- 始终 视为 平衡树（插入O（log n））
- 保持 在线 平衡状态。
- 虽然没有足够的用户选择：
- 搜索 可见的 第一个间隙（例如[0,1,3,7]-> 2;根据SO-link的 O（log n））
- 搜索> =差距值（O（log n））的第一个用户
- 如果用户<next_gap_neighbor（在上面的示例中：3；在选择间隙2之后的下一个值）
- ->选择
- 其他
- -> 暂时 添加选择间隙值（此刻；模型决定 在线 更新的频率）以 查看 或以某种方式将搜索限制为>选择间隙值（O（log n））
根据数据，这应该工作非常好，如果数据是巨大的， 看到的 是稀疏的！
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