想要保持自己的技术活力,最有效的手段就是通过不断地输入来提供足够的养分。我们也不必刻意追求高深的或者新鲜的知识点,通过对一个基础问题的全方位多维度解析,同样也会收获不小。
Q:如下图1所示,在工作表列A中有很多数据(为方便表述,示例中只放置了9个数据),这些数据中有很多重复数据,我想得到重复次数最多的数据是那个,示例中可以看出是“完美Excel”重复的次数最多,如何获得这个数据?
本次的练习是:给定一个单元格区域,要求使用公式得到该区域中出现重复次数最多的数据的重复次数。如下图1所示,在单元格区域A1:F1中,重复次数最多的数据是“完美Excel”,重复次数是3。
本次的练习是:给定一个单元格区域,要求使用公式得到该区域中重复次数最多的值。如下图1所示,在单元格区域A1:F1中,重复次数最多的数据是“完美Excel”。
罗列一些经典的问题,以飨观众O(∩_∩)O~ 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述:
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述: 算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述: 算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址
首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。
作者:July、youwang、yanxionglu。 原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在
数组是 JavaScript 中常见数据类型之一,关于它的一些操作方法,我在这里做一下简单记录和总结。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性,比如是否压缩、压缩格式等等);如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了具体的key/value消息
1.给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url?
林冠宏 / 指尖下的幽灵 仅列举一些解决方法,事实的解决方案是非常多的。 这些问题都是面临着有如下的考虑: 内存不足以放下所有的数。 机器CPU的核数不够。 ... 问这些问题的意义: 如果能把这些问题答好,必然是综合计算机各方面的知识,从内存到数据结构甚至还涉及到硬件,方法面面。至此,我给它定位是,综合考量一个程序员计算机基础能力的面试题。 一,找出不重复的 在2.5亿个正整数中找出不重复的整数。 思路一: 分治法 + HashMap (HashMap 不要局限在 Java 语言) 将 2.5 亿个整数
abc:为数组名称 [1]、[2]:为数组元素下标,可以理解为数组的第1个元素、数组的第2个元素 xiaohong、xiaolan:元素值
本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题(十道海量数据处理面试题与十个方法大总结),此次除了重复了之前的10道面试题之后,重新多整理了7道。仅作各位参考,不作它用。
一篇文章存成一个巨大的文件,总共大约有一亿个单词,要找出里面重复次数最多的。怎么做?
海量就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是无法一次性装入内存。
给你一个整数数组 digits ,其中每个元素是一个数字(0 - 9)。数组中可能存在重复元素。
一、概述 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法,没有之一。 该算法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
然后假如我们是要求前10项之和,我们就可以优化一下。比如算fib(10)的时候,前面我们算过fib(9)和fib(8),直接取就行了。不用再算一遍了。
全文行文是基于面试题的分析基础之上的,具体实践过程中,还是得具体情况具体分析,且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities ---- 仅列举一些解决方法,事实的解决方案是非常多的。 这些
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个
236.搜索旋转排序数组 Search in Rotated Sorted Array
没特意去研究,只是这对群友在QQ群里(7156436)提出的一些小程序实现、编程题,算法、问题等,本着学习的心态,根据自己的想法帮忙去编写实现而已。
虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作,然而从各大公司面试来看,算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题,这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。
•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL?(百度)•如何从大量数据中找出高频词?(百度)•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP?(百度)•如何在大量的数据中找出不重复的整数?(百度)•如何在大量的数据中判断一个数是否存在?(腾讯)•如何查询最热门的查询串?(腾讯)•如何统计不同电话号码的个数?(百度)•如何从 5 亿个数中找出中位数?(百度)•如何按照 query 的频度排序?(百度)•如何找出排名前 500 的数?(腾讯)
作者 | web前端开发 链接 | https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDA2MTI1MA==&mid=2649085379&idx=3&sn=fa89fd9c
一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
给定一个长度为n的字符串S,还有一个数字L,统计长度大于等于L的出现次数最多的子串(不同的出现可以相交),如果有多个,输出最长的,如果仍然有多个,输出第一次出现最早的。
导语:在《Excel公式技巧44:对文本进行排序》中,我们使用COUNTIF函数并结合SMALL/MATCH/INDEX函数对一系列文本进行排序,无论这些文本中是否存在重复值。在《Excel公式技巧45:按出现的频率依次提取列表中的数据》中,我们使用MATCH/ISNA/IF/MODE/INDEX函数组合提取一系列文本中不重复的数据并按出现的频率且按原数据顺序来放置数据。本文将在此基础上,提取不重复的数据,并按出现的次数和字母顺序排序数据。
=SUM(--(FREQUENCY(IF((A4:A12=D4)*(B4:B12<>""),MATCH("~"&B4:B12,B4:B12&"",0)),ROW(B4:B12)-ROW(B4)+1)>0))
回想一下,一般情况下求中位数的做法:类似于快排的partition,找到一个数,使比它小的数的个数占到总数的一半就行。
如下图1所示,列A中是原来的数据,列B中是从列A中提取后的数据,其规则是:提取不重复的数据,并将出现次数最多的放在前面;如果出现的次数相同,则保留原顺序。示例中,“XXX”和“DDD”出现的次数最多,均为3次,但“XXX”在原数据中排在“DDD”之前,因此提取的顺序为“XXX、DDD”。
collections是python的标准库,它提供了一些解决特定问题的容器,也就是说有些问题虽然可以用list,tuple,dict解决,但解决起来太麻烦,而这些问题又经常遇到,所以他们就把这些问题的通用方法整理了出来,放到collections库中让人使用。
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎讨论。
需求 检查当前系统中的各种shell程序,统计出它们各被多少用户所使用,并把统计结果按照从多到少排序打印出来 解决方案 每个用户所使用登录的shell都保存在系统文件/etc/passwd中,我们已经知道这个文件中每一行对应一个用户的信息,并且最后一个字段就是这个用户所使用的shell程序。因此可以使用cut命令提取shell程序的字段,在通过sort命令进行合并,然后使用uniq命令统计各个shell的使用次数,最后通过sort命令对数字进行排序。 #cut命令从文件中的每一行数据中剪切出一部分 #sor
将所有字符规制到哈希表中,且记录每个字符出现的次数,然后当字符单个字符的间隔填充。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
在网页设计中,色彩是一个非常重要的元素,它能够影响用户的情感体验,也能够传达网站的品牌形象。因此,如何选择合适的颜色,成为了每个网页设计师必须面对的问题。而在实际的开发中,我们需要根据图片的主色调来选择合适的配色方案,因此我们会使用一些方法或工具来识别当前图片分布的颜色值。
有些时候,为了设定手机铃声或者发抖音视频,我们会耗费大量时间在剪辑音乐高潮部分上。那么这个音乐高潮的提取能不能自动化呢?当然可以。
给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行,并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。在任何一个单位时间,CPU 可以完成一个任务,或者处于待命状态。
英文 | https://medium.com/dev-genius/10-useful-javascript-code-snippets-that-you-need-everyday-2de5c4ef79c6
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法,也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结,希望对你有帮助。
有个段子讲“十年文案老司机,不如网易评论区,网易文豪遍地走,评论全部单身狗”,网易云音乐的评论区也一直都是各类文案大神的聚集地。
首先获取指定顾客对应的购买数量组成的数组,然后取其中出现最多的数值,因此,公式为:
之前由于懒,总是评论区放个代码就草草了事,技术号们也不太好转载,以后争取《凹凸数读》的每篇文章都在这个《凹凸玩数据》里写下流程。
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