集合相似度计算是一个常见的问题。例如，已知看过芈月传的人都有哪些，还知道看过琅琊榜的人都有哪些，那么想知道同时看过两者的人群占至少看过一部的人群的占比，就是求这两个集合的相似度：
集合A = 看过芈月传的人群
集合B = 看过琅琊榜的人群
相似度 = |A∩B| / |A∪B| = 既看过芈月传又看过琅琊榜的人数 / 看过芈月传或琅琊榜的人数
当集合的元素较少时，我们可以采用逐一比较的方式来找出既在集合A出现也在集合B出现的人，统计其人数，再除以至少在集合A或集合B出现的人数，得到相似度。
然而当集合的元素较多时，比如每个集合都有上百万或上千万个元素，采用复杂度为O(n)的逐一比较方式就比较捉急了，无法胜任要求即时得到计算结果的场景。
而使用MinHash算法，可以将复杂度降为常数。
让我通过一个例子解释MinHash算法。假设你是野生动物园的管理员，负责管理一座猴山，猴山没有栅栏，所以虽然猴子大多习惯呆在一座山上，但它们也可以跑到你的管辖范围外，外面的猴子也可以到你的山头拜访。
如果你突然想知道这个月月初的猴群和月末的猴群有多少重叠，即常住“猴口”的占比是多少，就是在面对一个相似度问题。按照上文提供的逐一比较的思路，你可以在月初抓到所有的猴子，统计数量为C1，并给它们戴上号码牌后释放。到了月末，你再次上山统计所有的猴子，有号牌的猴子的数量为C2a，没号牌的猴子的数量为C2b，则你的答案就是C2a / (C1 + C2b)，大功告成。
然而这种方法太劳猴伤财了，你决定换一个简单但粗略的方法。你上山观察，找到最小的猴子，抓来给它戴上号码牌后释放，并记录下它的号码，然后再找到最大的猴子，做同样的事，再找到最瘦的猴子，做同样的事，然后是最胖的猴子，尾巴最长的猴子，尾巴最短的猴子，屁股最红的猴子，以及各种最XX的猴子，得到记录如下：
特征 | 号码
最小 | 1
最大 | 2
最瘦 | 3
...
最精 | 19
最傻 | 20
到了月末，你带着记录本再次上山，找到最小的猴子，如果它有号牌且号码是1，就意味着这只猴子就是月初那一只，你就在本子上画一个圈，如果它不是月初那只，就画一个叉。然后再找到最大的猴子，做同样的事，然后再继续，直到找完所有最XX的猴子。你低头看记录本，有15个圈，5个叉，那么相似度就是15 / (15 + 5) = 75%。
为什么？
简单来说，你每次带着目的去寻找某种视角下最XX的猴子时，实际都是在为猴群建立一个索引。而当排在两个集合的索引第一位的元素相同时，就意味着这两个集合有了一定的相似度，因为它们不仅同时包含这个元素，而且它们的所有元素在某种视角下都大于等于该元素。由于每次索引的视角都不同，所以当我们比较了20次不同的索引的第一位，其中有15次都遇到了相同的元素，就可以说这两个集合相当、相当的相似了。
让我们换成数学语言。已知集合X，设每次用来索引的函数为H(X)，索引中第一个元素为Hmin(X)，则存在如下公式：
Pr[Hmin(A) = Hmin(B)] = |A∩B| / |A∪B|
注：Pr表示概率。
这个公式的证明我先不帖了，但可以从一种极端情况简单验证该公式的正确性。假设A∪B的元素个数为n，我们在理想情况下找到n个H(X)，分别是H1(X), H2(X) ... Hi(X) ... Hn(X)，且它们满足当元素k = i时，Hi(k) = i，当元素k ≠ i时，Hi(k) = ∞。由此，当集合中存在元素i时，Himin(X) = i，而当集合中不存在元素i时，Himin(X) = ∞，于是满足Himin(A) = Himin(B)的充要条件就是A和B中都存在元素i，所以满足Hmin(A) = Hmin(B)的H(X)的个数就等于|A∩B|，即：
|A∩B| / |A∪B| = 满足Hmin(A)等于Hmin(B)的H(X)的个数 / H(X)的个数 ≈ Pr[Hmin(A) = Hmin(B)]
以上就是MinHash算法的讲解。在实际应用中，当一个集合A的元素确定后，就可以调用一系列预先定义好的H(X)进行计算，得到一个数组[ H1min(A), H2min(A) ... Himin(A) ... Hnmin(A) ]，将该数组作为中间数据进行存储，在每次需要即时计算任意两个集合A和B的相似度时读取每个集合对应的数组，通过定义如下随机变量r：
r = 1 if Hmin(A) = Hmin(B) else 0
得到相似度为：
∑r / n
在我这边的应用里，n = 2048。所以不管每个集合里有几百几千万个元素，都会被预先降维成包含2048个元素的数组（一律2048，通通2048，算起来不吃亏，算起来不上当^_^），后续的相似度计算的复杂度自然也成了一个常数。
参考：
https://en.wikipedia.org/wiki/MinHash