那有没有什么 办法可以解决呢? 这就是我们今天要学的布隆过滤器(Bloom Filter)
我们在上一节中学习了 位图,知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中,但是位图有如下的缺点:
我们在使用新闻客户端看新闻时,它会给我们不停地推荐新的内容,它每次推荐时要去重,去掉那些已经看过的内容。问题来了,新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的? 用服务器记录了用户看过的所有历史记录,当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选,过滤掉那些已经存在的记录。 如何快速查找呢?
1. 大厂经典的面试题,给你40亿个不重复的无符号整数,让你快速判断一个数是否在这40亿个数中,最直接的思路就是遍历这40亿个整数,逐一进行比对,当然这种方式可以倒是可以,但是效率未免太低了。 另一种方式就是排序+二分的查找,因为二分查找的效率还是比较高的,logN的时间复杂度,但是磁盘上面无法进行排序,排序要支持下标的随机访问,这40亿个整数又无法加载到内存里面,你怎么进行排序呢?所以这样的方式也是不可行的。 那能不能用红黑树或者哈希表呢?红黑树查找的效率是logN,哈希表可以直接映射,查找的效率接近常数次,虽然他们查找的效率确实很快,但是40亿个整数,那就是160亿字节,10亿字节是1GB,16GB字节红黑树和哈希表怎么能存的下呢?这还没有算红黑树的三叉链结构,每个结点有三个指针,而且哈希表每个结点会有一个next指针,算上这些的话需要的内存会更大,所以用红黑树或哈希表也是无法解决问题的。
哈希(Hash)是一个广泛的概念,其中包括哈希表、哈希冲突、哈希函数等,核心为 元素(键值) 与 存储位置(哈希值) 之间的映射关系,哈希值 可以通过各种哈希函数进行计算,需要尽量确保 “唯一性”,避免冲突,除此之外,哈希函数还可用于 区块链 中,计算 区块头(Head)中的信息,本文将带你认识哈希,学习其中的各种知识
昨天和同事花了近半天才梳理出来一个rc文件中set_prop的流程,足见android底层服务设计之复杂!
在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到
构造/析构 函数: 构造函数与类名相同,没有返回值,不写void,可以发生重载,可以有参数
首先什么是 哈希表,哈希表(英文名字为Hash table,国内也有一些算法书籍翻译为散列表,大家看到这两个名称知道都是指hash table就可以了)。
命名空间(Namespace)是C++中一种用于解决命名冲突问题的机制,它能够将全局作用域划分为若干个不同的区域,每个区域内可以有相同名称的标识符,但它们之间彼此独立,不会发生冲突。
1.this 指针 在简单的程序中,类成员函数通常涉及一个对象,但是复杂时有可能涉及两个对象,这种情况就要用到指针。 多说无益,look!
这是力扣的 2215 题,难度为简单,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
在C++编程领域,std::unordered_map作为一个无序关联容器,因其高效的平均时间复杂度(接近O(1)的查找、插入和删除操作)而广受青睐。然而,高效背后也隐藏着一些常见问题和易错点,特别是当涉及扁平化映射(即将多层嵌套的数据结构展平为单一层次的映射关系)时。本文将深入探讨unordered_map的使用技巧、扁平化映射的实现方法,以及在此过程中可能遇到的问题和避免策略,并辅以代码示例加以说明。
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容,位图,布隆,海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念: 位图其实就是哈希的变形,同样通过映射来处理数据,只不过位图本身并不存储数据,而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在,1代表存在,0代表不
使用过C++的朋友一定听说过命名空间吧。是的,就是你经常看到的namespace, 虽然大多数同学都会用namespace, 但是只有少部分非常清楚namespace的作用。
这是一系列关于C++核心知识总结与分享的文章,如果你没有看过之前的文章,可以先看一下,链接在下面:
2017 年,某业务团队通过某次技术会议确定禁止在代码中使用异常,当时的目的旨在规范一些存在的基本问题,诸如:使用异常导致协程冲突,捕获到异常和抛出的不一致;未捕获异常导致后端框架中的 worker 进程终止,重启 worker 进程漫长导致效率很差;数据一致性问题等。代码到底该不该用异常,时至今日仍是一个争论不休的话题,本文作者根据自己多年的工作经验,撰写了《异常思辨录》系列专栏,希望能体系化地帮助到大家。本文为系列第四篇。主要聚焦上层的决策点进行展开,欢迎阅读。读完全文还可以参加惊喜活动抽奖哦!
在很多追求性能的程序挑战赛中,经常会遇到一个操作:将 String 转换成 Integer/Long。如果你没有开发过高并发的系统,或者没有参加过任何性能挑战赛,可能会有这样的疑问:这有啥好讲究的,Integer.valueOf/Long.valueOf 又不是不能用。实际上,很多内置的转换工具类只满足了功能性的需求,在高并发场景下,可能会是热点方法,成为系统性能的瓶颈。
我们先从一个非常简单的问题入手。假设我们现在有一个数组,数组中存有任意数量的数字,我们希望能够计数出这个数组中大于10的数字的数量,你的代码很可能是这样的:
在之前一篇文章<<从lock_guard来说一说C++中常用的RAII>> 讲解了RAII, 其实一种常见的资源管理方式,减少了资源泄露的风险。同事和我说是不是就是智能指针, 准确来说RAII是一种思想,一般是利用栈上对象初始化进行资源的申请,在其生命周期结束的时候,自动调用其析构函数,对资源进行释放。比如std::string, std::lock_guard都属于RAII的一种实现,那么对于不同资源的管理我是否都要实现一个类似于std::lock_guard一样的实现,其实不然,这样写代码多么费劲。那么有没有类似于golang中defer的实现呢,在函数退出的时候,自动调用一些代码,比如实现资源释放?是可以的,我们一起来看一看吧。
简介 protobuf也叫protocol buffer是google 的一种数据交换的格式,它独立于语言,独立于平台。google 提供了多种语言的实现:java、c#、c++、go 和 python,每一种实现都包含了相应语言的编译器以及库文件。由于它是一种二进制的格式,比使用 xml 、json进行数据交换快许多。可以把它用于分布式应用之间的数据通信或者异构环境下的数据交换。作为一种效率和兼容性都很优秀的二进制数据传输格式,可以用于诸如网络传输、配置文件、数据存储等诸多领域。 prot
本篇使用的平台为Ubuntu,Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
性能优化是降本增效路上必不可少的手段之一,在合适的时机采用合理的手段进行性能优化,一方面可以实现系统性能提升的目标,另一方面也可以借机对腐化的代码进行清理。在程序员的面试环节中,性能优化的问题也几乎是必考题。
C/C++语言是一种通用的编程语言,具有高效、灵活和可移植等特点。C语言主要用于系统编程,如操作系统、编译器、数据库等;C语言是C语言的扩展,增加了面向对象编程的特性,适用于大型软件系统、图形用户界面、嵌入式系统等。C/C++语言具有很高的效率和控制能力,但也需要开发人员自行管理内存等底层资源,对于初学者来说可能会有一定的难度。
7-17 字符串关键字的散列映射(25 分) 给定一系列由大写英文字母组成的字符串关键字和素数P,用移位法定义的散列函数H(Key)将关键字Key中的最后3个字符映射为整数,每个字符占5位;再用除留余数法将整数映射到长度为P的散列表中。例如将字符串AZDEG插入长度为1009的散列表中,我们首先将26个大写英文字母顺序映射到整数0~25;再通过移位将其映射为3×322+4×32+6=3206;然后根据表长得到,即是该字符串的散列映射位置。 发生冲突时请用平方探测法解决。 输入格式: 输入第一行首先给出
假设Gloam版本的tell()应显示glip和fb的值,请为这3个Gloam方法提供定义。
内联函数,为了替换c中的宏,内联函数本身也是函数,只是加了一个关键字inline()
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 背景」 在mysql支持基于LOGICAL CLOCK的复制后,主从延迟得到了很大的改善,但是LOGICAL CLOCK一定程度上会受到master的并发度的影响。当master的并发度较低,每次组提交的事务数较少的时候,binlog在slave上的回放的并发度也会因此而降低,即使这些事务之间并没有任何冲突。示例: Trx1 -----L----C---------------------------------->Trx2 ----
背包问题是DP里面变化比较多的问题,可以参考网上的《背包9讲》,另外还是阅读《算竞入门》和《算竞进阶》,讲的最全的肯定是背包9讲,基本上把所有变形都讲了一遍,但是把问题讲的最清楚应该还是算竞进阶,特别是本篇的0-1背包。
BF算法的思想,在主串中,检查起始位置分别是0、1、2…n-m且长度为m的n-m+1个子串,看有没有跟模式串匹配的。最坏情况下每次都要对比m个字符,对比次数n-m+1次,复杂度O(m*n),适用小规模字符串匹配
在上一篇博客 【Android 逆向】ART 脱壳 ( DexClassLoader 脱壳 | DexClassLoader 构造函数 | 参考 Dalvik 的 DexClassLoader 类加载流程 ) 中 , 分析了 ART 虚拟机下 DexClassLoader 类加载器加载 dex 文件的 Java 层流程 , 与 Dalvik 虚拟机下基本一致 , 从 native 层开始不一致 , 本篇博客开始分析 native 层的类加载流程 ;
Android 系统中有大量的实现都是native实现的,中间通过JNI进行java层调用。学会JNI的使用,不光是能为我们开发和面试提供助力,还能为我们理解android 系统源码的基础多加两块砖。 说明一下这篇文章的内容和目的:
集合具有共同特征的事物,可以是由两个迭代器定义的范围内的一系列对象,也可以是一种有特殊特征的容器类型。
在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到O(n),即最差情况下需要比较红黑树的高度次,当树中的节点非常多时,查询效率也不理想。最好的查询是进行很少的比较次数就能将元素找到,因此在C++11中,STL又提供了4个unordered系列的关联式容器,这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似,只是其底层结构不同。
create database if not exist db1;#如果不存在db1则创建
用哈希表存储用户记录,缺点是需要消耗较大的内存;用位图存储用户记录,缺点是位图一般处理整形,内容是字符串或者自定义类型就很勉强。基于以上,若将哈希和位图结合,称为布隆过滤器,会不会把上面的问题都解决了呢?
给40亿个不重复的无符号整数,没排过序,给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在这40亿个数中
set容器都会自行根据键的大小对存储的键值对进行排序, 只不过 set 容器中各键值对的键 key 和值 value 是相等的,根据 key 排序,也就等价为根据 value 排序。
hash表的实现,实在是太经典太没什么新意了,但是这个数据结构又是用得太多太基础的组件了,如果有人能够把hashtable做的更快,实在也没理由拒绝。Google实现的这个hash表的性能,请看下图:
结构体:将不同类型的数据组合成一个整体,是自定义类型; 共同体:不同类型的几个变量共同占用一段内存
1、Poco的安装和编译,依赖本地的openssl库,这个ssl库可能跟项目用的库相冲突(1.0和1.1的openssl库冲突)。
//https://blog.csdn.net/qls315/article/details/106759358
众所周知从Xcode10起,苹果摒弃了对libstdc++库的支持转而支持libc++库了。这两个库在Xcode9甚至更早的版本就已经同时存在于系统中并且可供开发者选择,当然在Xcode9时代苹果就已经宣布了将要废弃libstdc++的信息了。
题目链接: http://poj.org/problem?id=1200 题目大意:给定子串长度,字符中不同字符数量,以及一个字符串,求不同的子串数量。 1.采用map解题 把子串插入map,m
STL 对这个序列可以进行查找,插入删除序列中的任意一个元素,而完成这些操作的时间同这个序列中元素个数的对数成比例关系,并且当游标指向一个已删除的元素时,删除操作无效。而一个经过更正的和更加实际的定义应该是:一个集合(set)是一个容器,它其中所包含的元素的值是唯一的。这在收集一个数据的具体值的时候是有用的。集合中的元素按一定的顺序排列,并被作为集合中的实例。一个集合通过一个链表来组织,在插入操作和删除操作上比向量(vector)快,但查找或添加末尾的元素时会有些慢。具体实现采用了红黑树的平衡二叉树的数据结构。
2022年最新的 hashmap 性能对比结果出来了。作者是 Martin Leitner-Ankerl,ankerl::unordered_dense::map 的作者。之前在2019年有一个测试,今年更新了最新的测试,测试数据非常全面。如果大家想选择一个高效的 hashmap ,不妨参考一下。
C++中std::tie函数的作用就是从元素引用中生成一个tuple元组,其在头文件<tuple>中定义,其函数原型如下:
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