Сейчас ищу ошибку

Я не считаю, что алгоритм оптимален, т.к. ты не оптимизируешь сам перебор. Ну и что, что вычисляется одна N-битная операция И вместо 3*N побитных?

Давай разделим записи мужчин и женщин в разные массивы данных (в разные таблицы БД). Тогда время перебора автоматически сокращается вдвое, т.к. тебе один раз необходимо определить в каком наборе выполнять перебор, а наборы для перебора имеют вдвое (всреднем) меньший объём.

Только вот с практической стороной реализации жопа

Решение в лоб: if (user.gender==1 && user.country==1 && user.photo==1). Т.е. на проверку одного пользователя надо столько операций условного перехода, сколько у нас параметров. Можно построить битовую маску где 0 бит — пол (1 или 0), 1-8 биты — страна (256 стран), 9 бит — наличие фотографии (1 или 0). Получаем одну проверку if (user.mask & mask). Но у такого подхода тоже есть минусы: битовая маска кратна 8 битам (байт), т.е. у нас будет неэффективное использование бит, не все параметры можно переложить в операцию И, иногда нужна операция ИЛИ, иногда НЕ И и так далее. Так вот “перпендикулярный” поиск решает эту задачу эффективно

Моё видение.

Имеется A-входной битовый поток (ключ какой-нибудь). В некотором массиве хранятся соответствия битовых потоков какой-либо сущности.

Нужно найти в таком массиве из стомильёновмильярдов эту сущность, соответствующую A-входному битовому потоку.

Если я не вкурил, то поправь меня, пожалуйста!

–

Моя идея в том, чтобы вести поиск со старшего разряда (да в принципе-то с любого, который приведет к “эффективному” поиску).
Пусть массив содержит всего Ni записей. В первом шаге алгоритма мы выбираем все записи, в которых старший i-разряд ключа = старшему i-разряду маски. Далее ведём поиск в сформированном множестве по N(i-1) записей таких, что каждый i-разряд в них равен i-разряду маски. Процесс повторяется до нахождения нужной записи или до нахождения массива записей требуемого объёма, в котором находится искомая запись. Алгоритм “нечёток”, мы можем остановить его в любой момент и получить “суженное” пространство для поиска. Мы можем его распараллелить на C вычислительных машин, разделив исходный массив на C массивов, что сократит время поиска в C раз.

Фактически мы ведём поиск по бинарному (ну потому что разряды у нас принимают значение 0 или 1) дереву, в котором на каждом шаге пространство поиска сокращается вдвое при равномерном распределении битов по разрядам.

Вцелом, алгоритм отвратителен - он расходует много памяти Но мы имеем стомильёновмильярдов записей, а также необходимость оптимального поиска по ним.

Построим теперь список частостей разрядов в массиве (”индекс”). Т.е. подсчитаем число, скажем битов, равных 1 в каждом разряде по всему огромному массиву. Разряд, в котором частость единиц минимальна это разряд, с которого следует начать поиск, т.к. в первой же итерации мы получаем минимальный объём записей, удовлетворяющих исходному A-битовому потоку.

Где-то я, возможно, налажал. Просто я занимаюсь сейчас линейным криптоанализом [википедия!] (да и ещё много чем), в нём подобный алгоритм используется для отыскания ключа блочного шифра. Если у тебя есть какая-нибудь выборка для опытов, то прошу в студию. Алгоритм поиска, описанный мною, эффективен при неравномерном распределении частостей битов. Как оптимизировать память, я пока не знаю, но можем поковыряться. С радостью помогу, чем могу. Блог достаточно интересный. У меня есть реализация алгоритма линейного криптоанализа на c++, но я её пока не тестил.

Если интересно, пиши на мыло erss_vlad@mail.ru, у меня есть трудовые резервы