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如何快速判断某 URL 是否在 20 亿的网址 URL 集合中?

若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?并且需在给定内存空间(比如:500M)内快速判断出。...布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 是不是描述的比较抽象?那就直接了解其原理吧!...比如:某个URL(X)的哈希是2,那么落到这个byte数组在第二位上就是1,这个byte数组将是:000….00000010,重复的,将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。...但是如果这个byte数组上的第二位是0,那么这个URL(X)就一定不存在集合中。...多次哈希: 为了减少因哈希碰撞导致的误判概率,可以对这个URL(X)用不同的哈希算法进行N次哈希,得出N个哈希值,落到这个byte数组上,如果这N个位置没有都为1,那么这个URL(X)就一定不存在集合中

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Bloom Filter Bitmap 快速判断数据是否在集合中

一、给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?...读入40亿个数,设置相应的bit位,读入要查询的数查看相应bit位是否为1,为1表示存在,为0表示不存在。 二、在2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。...bloomfilter判断一个数据不在是100%肯定的,但是判断在一个集合中,是存在概率问题的。 如果允许有一定的错误率,可以使用Bloom filter。4G内存可以表示2^328=340亿bit。...方案:将其中一个文件中的url使用Bloom Filter映射为这340亿bit,然后挨个读取另外一个文件的url,检查是否与Bloom filter,如果是,那么该url应该是共同的url(注意会有一定的错误率...1 : 0)]; } /** * 根据长度获取数据 比如输入63,那么实际上是确定数62是否在bitsMap中 * * @return index 数的长度

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    最佳实践 | 单元测试+回归测试在SRS代码提交中的实践总结

    大概花了几天的时候系统的学习了GTEST和GMOCK以后, 我就把单元测试写完了, 我心想这事情也没有想象中的难嘛,完全是个脏活累活, 不就是构造一些参数, 逐个函数验证嘛。...截取个代码片段: 写完后,本地多次验证OK, 安心提交。 得益于github完善的机制, 提交后自动跑单元测试,回滚测试,各种环境的编译脚本。全绿!通过!...有了单元测试 + 回归测试这俩牛逼的组合, 对于开发者来说, 提交代码更安心了, 虽然全部测试通过不一定意味着没问题, 因为可能有一些函数和逻辑没有被测试覆盖到, 但是有不通过的测试一定意味着有问题,...这就足够了, 保证了BUG尽量在早期被发现, 提升软件的可靠性。...腾讯云音视频在音视频领域已有超过21年的技术积累,持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新,独家具备 RT-ONE™ 全球网络,在此基础上,构建了业界最完整的 PaaS 产品家族,并以 All in

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    在C中,如何知道动态分配是否成功

    因此,依靠 malloc 确定分配是否成功是一个困难的问题。只有在写入和读取新分配的内存时才能发现。...---- 设置是否开启过量内存 通过 /proc/sys/vm/overcommit_memory查看是否支持过量内存。Windows 不允许过量使用(但仍使用相同的虚拟/物理内存设计)。...或者使用 mmap & mlock 来验证分配是否成功,但该进程仍然可以随时因任何原因被 OOM 杀死。 在 macOS 上也是如此。...由于fork在 Unix 上非常普遍,因此很快就需要过度使用。否则,fork/exec 将停止在任何使用超过一半系统内存的进程中工作。 这就是 Linux 所做的。...对于使用它们的每个进程,共享库可能会同时计入实内存和虚拟内存中,即使它们占用相同页面的只读或写时复制内存,并且内存映射文件可能会被全部计入在虚拟内存中,即使只有一小部分文件被读取,并且在 Linux 上

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    DevOps 测试在企业中如何落地?

    本文的六个部分: 什么是 DevOps 测试如何适应 DevOps 的组织和文化; 一个关于测试的故事; 测试金字塔; 建设可靠可重复的交付流水线; 数字驱动改进。...自从接触DevOps测试以来,我们发现测试不仅仅是研发代码写完了提交给测试进行验证,以及回归bug就终止了。 Devops测试推崇的是让测试者可以站在更高的角度,即:业务的价值去审视和优化自己的工作。...1.2.DevOps中沉默的脊柱 对于DevOps测试,我个人认为是沉默的脊柱。...第四,提高测试效率。 这几个点会在之后进行详细叙述。 2、如何适应DevOps的组织和文化 我们如何适应DevOps的组织和文化?...我们在测试的过程中,很多时候都停留在一种等待的状态。比如:测试卖食品的网站需要等待商户提供可用可测的接口,然后才开始跑测试。这个时候测试处于一种被动等待的尴尬处境。 另外,测试人员的流动。

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    在Java中如何高效判断数组中是否包含某个元素

    原文作者:Hollis_Chuang 原文地址:http://www.hollischuang.com/archives/1269 如何检查一个数组(无序)是否包含一个特定的值?...这是一个在Java中经常用到的并且非常有用的操作。同时,这个问题在Stack Overflow中也是一个非常热门的问题。...在投票比较高的几个答案中给出了几种不同的方法,但是他们的时间复杂度也是各不相同的。本文将分析几种常见用法及其时间成本。...因为将数组压入Collection类型中,首先要将数组元素遍历一遍,然后再使用集合类做其他操作。 如果使用Arrays.binarySearch()方法,数组必须是已排序的。...实际上,如果你需要借助数组或者集合类高效地检查数组中是否包含特定值,一个已排序的列表或树可以做到时间复杂度为O(log(n)),hashset可以达到O(1)。

    5.2K10

    在Java中如何加快大型集合的处理速度

    在顺序访问集合中,必须通过所有前面的元素到达指定的元素。顺序访问集合更容易扩展,但搜索时间更长。初学者可能会难以理解不可修改集合和不可变集合之间的区别。不可修改集合不一定是不可变的。...如前所述,集合是唯一性对象的无序容器,而列表是可能包含重复项的有序集合。你可以在列表中的任何位置添加元素,但其他部分仍然保留了顺序。 队列也是集合,元素被添加到一端,并在另一端被删除。...需要注意的是,当集合中有重复元素时,移除只会影响元素的单个实例; equals(Collection object)——比较对象与集合是否等价; clear()——删除集合中的所有元素。...管道中的中间方法是惰性的,也就是说,它们只在必要时才进行求值。 并行执行和串行执行都存在于流中。默认情况下,流是串行的。 5 通过并行处理来提升性能 在 Java 中处理大型集合可能很麻烦。...Oracle 的 NQ 模型是决定是否使用并行处理的一种方法。在 NQ 模型中,N 表示需要处理的数据元素数量,Q 表示每个数据元素所需的计算量。

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    一道腾讯面试题:如何快速判断某 URL 是否在 20 亿的网址 URL 集合中?

    若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?并且需在给定内存空间(比如:500M)内快速判断出。...布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 是不是描述的比较抽象?那就直接了解其原理吧!...比如:某个URL(X)的哈希是2,那么落到这个byte数组在第二位上就是1,这个byte数组将是:000….00000010,重复的,将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。...但是如果这个byte数组上的第二位是0,那么这个URL(X)就一定不存在集合中。...多次哈希: 为了减少因哈希碰撞导致的误判概率,可以对这个URL(X)用不同的哈希算法进行N次哈希,得出N个哈希值,落到这个byte数组上,如果这N个位置没有都为1,那么这个URL(X)就一定不存在集合中

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    ​Redis:在集合中复制键

    使用集合的思想进行取差集或并集。如果二者有一个且仅有一个为空那么他们返回的结果为有值的集合 方案一 将所有的此集合中的所有的值从redis里面读取出来,然后再存到目标库中。 思路清晰,不再过多赘述。...//:{RedisPASSWD}@{RedisHOST}:{RedisPORT}/{db}' redis_client = redis.from_url(REDIS_URL) # 验证是否连接...创建集合 1,2,3 ? 取给定集合的并集存储在目标集合中 ? 取给差集合的并集存储在目标集合中 ?...SUNIONSTORE destination key [key ...] summary: Add multiple sets and store the resulting set in a key 添加多个集合并将生成的集合存储在一个键中...destination key [key ...] summary: Subtract multiple sets and store the resulting set in a key 减去多个集合并将得到的集合存储在一个键中

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    在测试集上训练,还能中CVPR?这篇IEEE批判论文是否合理?

    由于测试集中的试验与训练集样本试验都来自相同的「块」,这相当于在测试时获取了相同静态心理状态,从而「窃取」了训练信息。...因此那篇 CVPR 2017 论文能获得极高的分类准确率,它隐性地在测试集上做训练! 当我们使用快速事件重新设计实验时,发现用不同图像刺激获得的信号完全是随机的,分类准确率下降到了随机选择。...因此,他们的实验引入了很多噪声,种种完全无关因素导致 EEG 的系统性漂移,并展示在图像中。此外还有外部噪声的干扰,比如空调温度等。...由于图像类是在同一类的块中呈现的,因此网络所要做的就是根据其他偶然要素进行预测,而不是寻找与图像类本身有关系的要素。...让我们从标题开始,其表明 [31] 的作者在测试集上训练,这是不对的。另一方面,[31] 的作者使用的 DL 技术是有意义的,如果他们证明使用不同数据集的那些方法的有效性,他们的研究应该没问题。

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    如何使用Gitmails在版本控制主机中收集Git提交邮件

    关于Gitmails Gitmails是一款能够在Git版本控制主机服务中收集Git提交电子邮件的信息收集工具,该工具可以帮助广大研究人员扫描和识别Git提交中包含的作者名称、电子邮件配置和版本控制主机服务是否存储了多个项目...工具功能 当前版本的Gitmails功能如下: 1、向版本控制主机服务查询有关组织、团队、组、用户或单个存储库的信息; 2、如果不是在单一存储库模式下,则列出所有存储库(受身份验证限制); 3、克隆存储库或查询版本控制主机服务以获取提交历史记录...; 4、分析提交历史以确定唯一的作者,其中作者是由姓名和电子邮件来定义的; 通过上述操作,Gitmails可以收集特定目标提交历史记录中的所有电子邮件信息; 工具安装 源码获取 由于该工具基于...有了这个基本配置,Gitmails将克隆指定目标的所有存储库(或克隆url中的存储库),并分析其提交历史。...然后,它将打印用户或组织的高级信息,并最终在“fancy_grid”表中打印分析过程中发现的所有名称电子邮件部分。

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