问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段去重? 你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路,不用HashSet可以去重吗?最简单,最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较,都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。 ,那么是如何去重的呢? 在本题目中,要根据id去重,那么,我们的比较依据就是id了。 回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法,预估一个集合中不同数据的个数,也就是我们常说的去重统计,在redis中也存在hyperloglog 类型的结构,能够使用12k的内存,允许误差在0.81% www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍,其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码,由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码 getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
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public static void main(String[] args){
思路:利用两个for循环.遍历数组中的每一项,对每一项又遍历这项后面的每一项。也就是将当前元素与他后面的所有元素作比较,只要碰到与当前元素相等的情况,利用j =...
布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题,在平时的大数据研究和开发中,不要总为完美的解决方案而费尽心血,尝试多使用近似的替代方案。
break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重 、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
去重: 以id进行分组,然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t *,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储 ,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算,例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等,离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果,而实时计算是一种增量、 此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重,以一个实际场景为例:计算每个广告每小时的点击用户数,广告点击日志包含:广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。 去重逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction, 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果,在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出
Flink去重第一弹:MapState去重 Flink去重第二弹:SQL方式 Flink去重第三弹:HyperLogLog去重 关于hyperloglog去重优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据 ,但是这种方式是以牺牲存储为代价的,而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度,那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢,这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。 ID-mapping 在使用bitmap去重需要将去重的id转换为一串数字,但是我们去重的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID,那么第一步需要将字符串转换为数字,首先可能想到对字符串做hash,但是hash UDF化 为了方便提供业务方使用,同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型,因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象,由于去重是按照维度来计算, 关于去重系列就写到这里,如果您有不同的意见或者看法,欢迎私信。 —END—
int hashCode() { return id.hashCode() + projectId.hashCode()+startTime.hashCode(); } 二、去重方法实现 newList.add(next); } } return newList; } 三、其它方法参见:集合去重方法 A 、 集合去重方法B
用法:命令行python unique.py -f file.txt 输出:去除重复字符后的output.txt
从excel中导入了一部分数据到mysql中,有很多数据是重复的,而且没有主键,需要按照其中已经存在某一列对数据进行去重。 去重 添加玩递增的id字段后,就可以对数据根据某个字段进行去重操作,策略就是保存id最小的那条数据。 DELETE FROM `table` WHERE `去重字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `去重字段名` AS x FROM `table` GROUP BY `去重字段名` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp0 ) AND `递增主键名` NOT IN ` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp1 )
描述 给一串名字,将他们去重之后返回。两个名字重复是说在忽略大小写的情况下是一样的。 说明: 你可以假设名字只包含大小写字母和空格。 给 你 点 时 间 想 一 下 ---- 题目分析: 思路就是:去重和转小写 code: 题目基本就像下面这样解了,其他的不过是循环的方法,去重的方法不同,事实上都大同小异。 names[index] = value.toLowerCase(); // 全部转小写 }); return [...new Set(names)]; // 去重
虽互不曾谋面,但希望能和您成为笔尖下的朋友 以读书,技术,生活为主,偶尔撒点鸡汤 不作,不敷衍,意在真诚吐露,用心分享 背景 对于数组中有诸多对象,有时候,需要将数组对象进行去重处理 在本博客中的表格中就有用到的 : obj[next.value] = true && item.push(next); return item; }, []); console.log(arr); 结语 对于数组对象的去重 ,相比数组的去重,要稍微复杂啰嗦一点,如果你有更好的方法,也可以一起探讨学习
array_column(arr, column) { return arr.map(x => x[column]) } array_column(arr,'name'); // ['张三','王二'] 2.数组去重 1,1,1,2,3]; function array_unique(arr) { return [...new Set(arr)]; } array_unique(arr); //[1,2,3] 3.二维数组去重 return arr; }; array_unique_two_dimensional(matrix); // [[3,4,5,6], [1,2,3,4]]; 4.二维数组去重
//去重数组元素 $a = array('1001','1002'); $b = array('1002','1003','1004'); $c = array('1003','1004','1005' ); $d = array_merge($a,$b,$c);//1.先合并数组 $d = array_flip($d);//2.反转数组,会达到去重键 $d = array_flip($d);//3.再反转数组
= mulArr[j].name; } } } console.log(ret); 对于形如这种字符串或数字数组去重
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