思路

• 概率计算: 对每个用户，先求每个类别的阅读次数占比 $p_i = \frac{c_i}{\sum_j c_j}$。
• 忽略零项: 若某类次数为 0，则该项 $p_i \log_2 p_i$ 视为 0，不参与求和。
• 信息熵: 按 $H = -\sum_{i=1}^{n} p_i \log_2 p_i$ 计算，底为 2。

题目内容

你正在为一个新闻推荐系统工作，该系统根据用户的阅读历史和新闻的类别来推荐新闻。

给定一个用户的阅读历史数据，每个用户有多个新闻类别的阅读次数。