大数据筛选，6位数盲盒抽中奖概率问题

Question

6位数盲盒抽奖游戏
例如在25选6所有排列组合中，目标中奖号码是必定在这组合里的一个。
例如现在给一批25选6的分数据，事先不会告诉你中奖号码。但知道里面的组合最多只能命中目标5个号码，最少一个都没有。现在以分数据作为依据，与总数据对比筛选。缩小范围，提高命中率。
总数据120万左右(无重复)，分数据11万左右(有重复，估计认为不重复10万)。

以正常理解，用总数据与分数据直接对比，剔除后剩余110万左右排列组合数据量。范围太大，不可取。现已知分数据里的排列组合最多只能命中5位数，最少0位。中奖号码在未知情况下，不确定必然中奖码。用什么筛选逻辑缩减到可实施的范围内(100组以内)，必然包括中奖号码。

Answer 1

一种可能的策略是，先将分数据中的每个数字单独筛选出来，得到6个数字集合。然后对于每个数字集合，从总数据中筛选出包含该集合中至少1个数字的所有组合，得到6个子数据集合。接下来，对于每个子数据集合，计算其与目标中奖号码的匹配度，即该子数据集合中包含的目标号码数量。最后，将匹配度最高的前50-100个子数据集合作为最终的筛选结果。
具体实现步骤如下：
将分数据中的每个数字单独筛选出来，得到6个数字集合。
对于每个数字集合，从总数据中筛选出包含该集合中至少1个数字的所有组合，得到6个子数据集合。可以使用哈希表等数据结构来加速筛选过程。对于每个子数据集合，计算其与目标中奖号码的匹配度，即该子数据集合中包含的目标号码数量。可以使用位运算等技巧来快速计算匹配度。
将匹配度最高的前50-100个子数据集合作为最终的筛选结果。
具体实现时，可以使用Python等编程语言来实现。以下是一个简单的示例代码：

import itertools

# 目标中奖号码
target = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 分数据
data = [
    [1, 2, 3, 4, 5, 25],
    [1, 6, 7, 10, 15, 23],
    # ...
]

# 将分数据中的每个数字单独筛选出来，得到6个数字集合
digit_sets = [set(d) for d in zip(*data)]

# 对于每个数字集合，从总数据中筛选出包含该集合中至少1个数字的所有组合
subsets = []
for digits in digit_sets:
    subset = set()
    for d in digits:
        subset |= set(filter(lambda x: d in x, total_data))
    subsets.append(subset)

# 对于每个子数据集合，计算其与目标中奖号码的匹配度
scores = []
for subset in subsets:
    score = sum([1 for t in target if t in subset])
    scores.append(score)

# 将匹配度最高的前50-100个子数据集合作为最终的筛选结果
result = []
for i in sorted(range(len(scores)), key=lambda x: scores[x], reverse=True)[:100]:
    result.append(subsets[i])