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面试题,如何在千万级数据中判断一个是否存在?

hash多个hash。注意,可以是多个hash,不是一个hash。 那布隆过滤器数据结构究竟是怎么存储呢?我们简单画个图你就明白了。 ? 没错,就是一个数组,然后里边都是一些0和1。...数组初始状态是全部为0。然后每插入一个,就会把该几个hash后映射改为1。如上图所示。 ? 那如何去添加一个进去呢?然后又如何判断该是否存在呢?...比如我要判断x是否存在,那么我就通过生成三个hash函数来分别hash到数组三个位置去,然后获取这个三个位置是否都为1,如果是,就认为x是存在(极有可能)。...在去指定兄弟服务器查找之前,先检查boomfilter中是否url,如果有,再去对应服务器查找。 总结 Bloom Filter核心就是数组和hash。数组中1表示存在,0表示不存在。...Bloom Filter一定误报率。多个hash映射都为1,表示指定极有可能存在(也有可能不存在),多个hash映射一个为0,则该必定不存在。

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一个整数数组,长度为9,数组是多少不清楚,但是知道数组中有8个是相等,其中一个小于其他8个,目前有一个标准函数,compare(int b),返回0相等1大于

最近做一个面试题: 一个整数数组,长度为9,数组是多少不清楚,但是知道数组中有8个是相等,其中一个小于其他8个,目前有一个标准函数,compare(int[] a, int[] b),返回...0(相等)、1(大于)、-1(小于),最少调用compare标准函数几次一定能够找出不同,请描述具体步骤,并用代码实现,语言不限 思路: 先分成三组 一组三个。...每一组三个数相加,其中有一组和其他两个组不一样,然后范围就缩小到这一组,就三个数,然后可以再两两相加,然后分析这三数之间大小,调用两次就行 之间上代码(方法虽笨,可以实现,希望方法指教!!)...int[] c = new int[]{num[6],num[7],num[8]}; int result = compare(a,b); //说明b里那个数...}else { System.out.println(num[6]); } }else { //说明a里那个数

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2024-05-22:用go语言,你一个包含 n 个整数数组 nums。 每个数组代价是指该数组一个元素。 你

2024-05-22:用go语言,你一个包含 n 个整数数组 nums。 每个数组代价是指该数组一个元素。 你目标是将这个数组划分为三个连续且互不重叠数组。...然后,计算这三个子数组代价之和, 要求返回这个和最小。 输入:nums = [1,2,3,12]。 输出:6。 答案2024-05-22: chatgpt 题目来自leetcode3010。...大体步骤如下: 1.初始化操作: • 从 main 函数开始,创建一个整型数组 nums,其中包含 [1, 2, 3, 12]。...• 对于给定数组 nums,迭代从第二个元素开始所有元素: • 如果元素 x 小于当前最小 fi,则将第二小 se 更新为当前最小 fi,并更新最小为 x。...• 否则,如果元素 x介于当前最小 fi 和第二小 se 之间,则更新第二小 se 为 x。 • 返回结果为数组一个元素 nums[0] 与找到两个最小 fi 和 se 和。

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如何高效判断一个数组是否含特定元素判断一个数组是否含有特定元素四种方法时间复杂度测试小结

如何高效判断一个数组是否含特定元素?...这是我们在实际开发中经常遇到一个问题,也是在Stack Overflow上热门问题,解决这个问题很多不同方法,但是不同方法时间复杂度却差别很大,所以本文会列举常用几种方法,并且对比每个方法耗时...判断一个数组是否含有特定元素四种方法 使用list //Using List public static boolean useList(String[] arr, String targetVal...Paste_Image.png 看出测试结果,竟然是直接使用简单循环效率是最高。 显然,如果数组已经排好序情况下,我们应该使用二分查找方法。...小结 我们发现当数组是无序时候,我们如果要判断一个数组是否含有一个元素,应该使用直接循环查找,这样效率是最高如果数组是有序情况下,我们应该使用二分查找,此外,如果是在hashset或hashmap

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2022-04-17:给定一个数组arr,其中可能正、负、0,给定一个正数k。返回累加和>=k所有子数组中,最短数组长度。来自字节跳动。力扣8

2022-04-17:给定一个数组arr,其中可能正、负、0, 给定一个正数k。 返回累加和>=k所有子数组中,最短数组长度。 来自字节跳动。力扣862。...答案2022-04-17: 看到子数组,联想到结尾怎么样,开头怎么样。 预处理前缀和,单调栈。 达标的前缀和,哪一个离k最近? 单调栈+二分。复杂度是O(N*logN)。 双端队列。...} let mut l: isize = 0; let mut r: isize = 0; for i in 0..N + 1 { // 头部开始,符合条件,...ans = get_min(ans, i as isize - dq[l as usize]); l += 1; } // 尾部开始,前缀和比当前前缀和大于等于

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2023-04-19:给定一个非负数组arr 任何两个数差值绝对如果arr中没有,都要加入到arr里 然后arr继续,任何两个数差值绝对如果ar

2023-04-19:给定一个非负数组arr任何两个数差值绝对如果arr中没有,都要加入到arr里然后arr继续,任何两个数差值绝对如果arr中没有,都要加入到arr里一直到arr大小固定...对于每一轮,我们遍历 list 中所有元素,把它们之间差值(绝对)加入到 set 中,如果这个差值不在 set 中,则将其加入到 list 和 set 中。...例如,如果 arr 中有一个数值 num=20,则它因子包括 1、2、4、5、10 和 20,我们可以将这些因子都加入到一个列表 factors 中。...接下来,我们可以根据 factors 中元素计算出所有可能差值,并放入到一个列表 diffs 中。注意,为了避免重复计算,我们只需要计算 diffs 中不存在差值即可。...modified}// 正式方法// 时间复杂O(N)func finalLen2(arr []int) int {max := 0// 任意一个非0gcd := 0counts := make(map

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Elasticsearch如何聚合查询多个统计如何嵌套聚合?并相互引用,统计索引中某一个字段率?语法是怎么样

本文将详细解释一个聚合查询示例,该查询用于统计满足特定条件文档数量,并计算其占总文档数量百分比。这里回会分享如何统计某个字段率,然后扩展介绍ES一些基础知识。...图片空率查询DSL此查询结构通过 GET /my_index/_search 发送到 Elasticsearch,以实现对索引 my_index 聚合分析。...Bucket Aggregations(桶聚合):将文档分组到不同桶中。每个桶都可以包含一个多个文档。例如,terms 聚合将文档根据特定字段进行分组。...在上述查询中,脚本用于两个地方:terms 聚合中 script:将所有文档强制聚合到一个桶中。filtered_count 条件判断:检查字段 my_field 是否非空且非零。...并相互引用,统计索引中某一个字段率?语法是怎么样

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2023-04-19:给定一个非负数组arr任何两个数差值绝对如果arr中没有,都要加入到arr里然后arr继续,任何

2023-04-19:给定一个非负数组arr 任何两个数差值绝对如果arr中没有,都要加入到arr里 然后arr继续,任何两个数差值绝对如果arr中没有,都要加入到arr里 一直到arr...对于每一轮,我们遍历 list 中所有元素,把它们之间差值(绝对)加入到 set 中,如果这个差值不在 set 中,则将其加入到 list 和 set 中。...例如,如果 arr 中有一个数值 num=20,则它因子包括 1、2、4、5、10 和 20,我们可以将这些因子都加入到一个列表 factors 中。...接下来,我们可以根据 factors 中元素计算出所有可能差值,并放入到一个列表 diffs 中。注意,为了避免重复计算,我们只需要计算 diffs 中不存在差值即可。...modified } // 正式方法 // 时间复杂O(N) func finalLen2(arr []int) int { max := 0 // 任意一个非0 gcd := 0

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给定一个长度为n数组arr, 现在你一次机会, 将其中连续K个数全修改成任意一个

给定一个长度为n数组arr, 现在你一次机会, 将其中连续K个数全修改成任意一个, 请你计算如何修改可以使修改后数 列最长不下降子序列最长。 请输出这个最长长度。...3.判断如果k大于等于n,则无需做修改,直接输出n作为最长不下降子序列长度。...rightFn函数步骤描述: 1.初始化right数组最后一个元素right[n]为1,表示以最后一个元素为结尾最长不下降子序列长度为1。...2.初始化ends数组一个元素ends[1]为arr[n],表示以最后一个元素为结尾最长不下降子序列最后一个元素为arr[n]。...5.使用二分查找辅助数组ends,找到大于arr[i]一个元素位置find。

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Java双端队列给定一个数组 nums,一个大小为 k 滑动窗口从数组最左侧移动到数组最右侧。你只可以看到在滑动窗口内 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中最大

双端队列实现 给定一个数组 nums,一个大小为 k 滑动窗口从数组最左侧移动到数组最右侧。你只可以看到在滑动窗口内 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。...返回滑动窗口中最大。...和一个结果数组(存储结果最大) 2 只需要把双端队列第一个设置为最大 3 每一次满足窗口大小就 返回第一个Nums[ 队列里面的第一个] 4 刚开始的话是要满足 队列里面填充k 个 5...满了之后,随着窗口易懂,移除第一个,那么吧nums[最大下标]给res class Solution { public int[] maxSlidingWindow(int[] nums...){ //如果超过了k 移除第一个元素 stack.removeFirst(); } if(i>=k-1){

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2023-03-16:给定一个由 0 和 1 组成数组 arr ,将数组分成 3 个非空部分, 使得所有这些部分表示相同二进制如果可以做到,请返回任

2023-03-16:给定一个由 0 和 1 组成数组 arr ,将数组分成 3 个非空部分, 使得所有这些部分表示相同二进制。...输出:长度为 2 数组,表示能够将 arr 分成三个部分时第一个和第二个部分结束位置(下标从 0 开始)。如果无法做到则返回 -1, -1。...如果 ones 等于 0,则整个数组都是 0,可以返回 0, n-1。 接着需要找到第一个、第二个和第三个部分起始位置。...接下来检查第三个部分是否也等于目标值 part。如果是,则返回 end1, end2,否则返回 -1, -1。 rust代码实现: fn main() { let arr1 = vec!...一些情况下该算法可能会超时,比如当输入数组中有很多连续 1 时。可以通过进一步优化算法来提高效率。例如,可以使用双指针来记录第一个和第二个部分结束位置,从而减少遍历数组次数。

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2022-07-05:给定一个数组,想随时查询任何范围上最大如果只是根据初始数组建立、并且以后没有修改, 那么RMQ方法比线段树方法好实现,时间复杂度O

2022-07-05:给定一个数组,想随时查询任何范围上最大。...如果只是根据初始数组建立、并且以后没有修改,那么RMQ方法比线段树方法好实现,时间复杂度O(NlogN),额外空间复杂度O(NlogN)。来自小红书。3.13笔试。...答案2022-07-05:RMQ范围最大和最小查询,不支持更新。空间复杂度:O(N*logN)。查询复杂度:O(1)。代码用rust编写。...=n { // i 0:从下标i开始,往下连续20次方个数,中,最大 // 1...1个 // 2...1个...21次方个数,这个范围,最大 // i...连续、22次方个数,这个范围,最大 // i...连续、23次方个数,这个范围,最大

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