求一个算微薄用户中有N个相同个人标签的算法
大家都玩过微薄吧？
假设有10000个微薄用户。每个微薄用户设置了10个左右的个性标签。 这1w个用户设置的标签形成的标签库里面一共有2000个标签。
现在要算出有N(N>1 )个标签相同的用户。将有N个标签相同的用户分一个组。
小弟想了一个笨办法，但是计算次数太多了，求高手给算法。
[解决办法]
说实话，你的数据量太小了，这样小的数据量可以这样做：
在内存里建一个大数组，2000*10000 也就是20M字节。以用户ID为列标，标签ID为行标，存储用户和标签的对应关系，有关系为1，没关系为0。然后执行数据表排序操作，使得数组左上角的1尽量密集。
在这个数组中用笨办法找吧，找起来很快的。现在的计算机内存动则数G，你的数据量规模就算扩大100倍也依然能用这个方法。
[解决办法]
抱歉，楼上的跟贴中有错误，请斑竹删除，这里重发一次。
想了一个算法，还没有具体计算复杂度，但是觉得会比那个所有组合都罗列出来的方法要快。
先设一个集合类：
Class SharePictureSet
{
Vector<bool> PictureStatus; //size = 2000 照片数
Vector<person> Persons;
Static const int NumberOfShared = N; //共享照片数
}
这个类的第一个成员PictureStatus用来存储拥有的照片，照片编号对应数组索引，此照片存在则此索引对应的数组值为1，否则为0，第二个成员Persons用来代表这个共享照片的集合中有多少人，NumberOfShared指共享照片数 N。
开始的时候，有1w个人，我们生成1w个SharePictureSet对象，每个对象的Persons中只有一个人，PictureStatus 用来存储这个人所拥有的照片，如果我们对照片编号，假设这个人有3号和5号照片，那么PictureStatus[3]=1, PictureStatus[5]=1, 数组中其他值等于0。
1，现在对这 1w 个SharePictureSet对象（第一层对象）进行两两计算，设两个对象s1,s2 。
对s1, s2 中PictureStatus进行布尔运算 (bitwise &)，运算结果即为共同照片，如果他们的共同照片数 >= N，那么就生成一个新的SharePictureSet对象，新对象的PictureStatus就是布尔(&)运算的结果，Persons 则合并存储s1,s2中两个人。
2，对新生成的SharePictureSet对象（第二层）再次进行两两计算，方法如上，生成第三层SharePictureSet对象，但有所不同的是，从第二层对象开始，两两计算(设k1,k2)如果生成新的对象，那么就要销毁这两个旧的对象k1,k2，而且，新对象中的Persons 不但要合并存储k1,k2中所有的人，而且人员要唯一，如果k1,k2中有相同的人，结果算作一个人存入新的集合。在新对象中，如果某个对象的Persons是另一个对象Persons的子集，这个Persons是子集的对象要销毁。
如此反复，直到某层SharePictureSet对象两两 之间再也无法生成新的对象，也就是两两 之间 没有大于等于N个照片共享。
3，把从第二层开始产生的所有SharePictureSet对象都放到一起，因为从第二层开始，两两计算中已经删除了旧的对象，所以不用再检查对象间是否存在相互包含与重复。
