表： Listens
+-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | user_id | int | | song_id | int | | day | date | +-------------+---------+ 这个表没有主键，可能存在重复项。 表中的每一行表示用户 user_id 在 day 这一天收听的歌曲 song_id。
表： Friendship
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | user1_id | int | | user2_id | int | +---------------+---------+ (user1_id, user2_id) 是这个表的主键。 表中的每一行表示 user1_id 和 user2_id 是好友。 注意，user1_id < user2_id。
写出 SQL 语句，为 Leetcodify 用户推荐好友。我们将符合下列条件的用户 x 推荐给用户 y ：
- 用户
x和y不是好友，且 - 用户
x和y在同一天收听了相同的三首或更多不同歌曲。
注意，好友推荐是单向的，这意味着如果用户 x 和用户 y 需要互相推荐给对方，结果表需要将用户 x 推荐给用户 y 并将用户 y 推荐给用户 x。另外，结果表不得出现重复项（即，用户 y 不可多次推荐给用户 x ）。
按任意顺序返回结果表。
查询格式如下示例所示：
示例 1:
输入： Listens 表： +---------+---------+------------+ | user_id | song_id | day | +---------+---------+------------+ | 1 | 10 | 2021-03-15 | | 1 | 11 | 2021-03-15 | | 1 | 12 | 2021-03-15 | | 2 | 10 | 2021-03-15 | | 2 | 11 | 2021-03-15 | | 2 | 12 | 2021-03-15 | | 3 | 10 | 2021-03-15 | | 3 | 11 | 2021-03-15 | | 3 | 12 | 2021-03-15 | | 4 | 10 | 2021-03-15 | | 4 | 11 | 2021-03-15 | | 4 | 13 | 2021-03-15 | | 5 | 10 | 2021-03-16 | | 5 | 11 | 2021-03-16 | | 5 | 12 | 2021-03-16 | +---------+---------+------------+ Friendship 表： +----------+----------+ | user1_id | user2_id | +----------+----------+ | 1 | 2 | +----------+----------+ 输出： +---------+----------------+ | user_id | recommended_id | +---------+----------------+ | 1 | 3 | | 2 | 3 | | 3 | 1 | | 3 | 2 | +---------+----------------+ 解释 用户 1 和 2 在同一天收听了歌曲 10、11 和 12，但他们已经是好友了。 用户 1 和 3 在同一天收听了歌曲 10、11 和 12。由于他们不是好友，所以我们给他们互相推荐为好友。 用户 1 和 4 没有收听三首相同的歌曲。 用户 1 和 5 收听了歌曲 10、11 和 12，但不是在同一天收听的。 类似地，我们可以发现用户 2 和 3 在同一天收听了歌曲 10、11 和 12，且他们不是好友，所以我们给他们互相推荐为好友。