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Java对List, Stream

问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向中心化、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?...解答 忽然想起以前写过list的文章,找出来一看。做法就是将list对象的hashcode和equals方法重写,然后丢到HashSet里,然后取出来。...你需要知道HashSet如何帮我做到了。换个思路,不用HashSet可以吗?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。...,那么是如何的呢?...在本题目中,要根据id,那么,我们的比较依据就是id了。

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golang字符串切片

函数的功能是从输入的字符串切片中去除重复的元素,并返回去后的结果。具体的实现逻辑如下: 创建一个空的结果切片result,用于存储后的字符串。...创建一个临时的maptempMap,用于存放不重复的字符串。map的键是字符串,值是字节类型。 遍历输入的字符串切片slc的每个元素e: 首先,获取tempMap的长度,并将其赋值给变量l。...然后,将字符串e作为键,值设置为0,存入tempMap。 如果加入tempMap后,tempMap的长度发生了变化(即原本不存在的元素被成功添加),则说明该元素是第一次出现,不是重复的。...将该元素e追加到结果切片result。 遍历完所有元素后,返回结果切片result,即为后的结果。...RemoveDuplicateStrings(strs []string) []string { result := []string{} tempMap := map[string]byte{} // 存放不重复字符串

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浅析UGC视频算法

下面介绍几种识别相同视频的方法: 1.视频文件md5值 每个视频文件里都保存有一个md5值,可以认为是这个视频文件的基因。...2.根据视频的文本信息进行 用户在上传视频时会生成标题、描述和标签等文本信息,这些文本信息可以用来描述视频的内容。...所以在进行相同视频的算法可以先根据视频时长对全量视频进行分类,然后根据视频文本信息计算文本距离。通过对全量视频库进行时长统计的结果看,视频的时间长度大部分分布在[1,10000]s的范围内。...4.根据图像或者视频内容进行 根据文本信息进行的劣势是过度依靠文本信息,而视频内容毕竟不能完全用文本来衡量。如果一个视频的文本信息过少的话,的结果是不可靠的。...所以根本的解决问题的方法是依赖视频内容进行。视频本质上是一帧一帧的图像组成的,所以可以把这个问题简化为关键帧的图像匹配问题,著名UGC视频网站Youtube就是采用了这种方法进行视频

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js算法初窥03(搜索及算法

3、 想必大家在面试中被问到过最多的问题就是排序和了吧。...其实这个东西真的算是老生常谈了,但是却又有它存在的必要,其实说到底,更重要的是思想,而不是实现,就跟前面我们学过的那些数据结构和算法一样。   下面我们就介绍一下的一些实现方法吧。   ...1)set方法     set是ES6新增的一种数据结构——集合,我在前面的有关集合的章节也介绍过这种数据结构,集合是一种不允许重复的数据存在的数据结构,我们刚好可以利用这种特性来为数组。...,其实有关于的实现有很多种,如果大家想要继续学习有关的一些内容,我这里给大家贴上几篇不错的文章。...1、【 js 算法 】这么全的数组,你怕不怕?     2、也谈JavaScript数组     3、js数组 当然,有关数组的文章远不止这些,只是个人觉得这些内容还不错。

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海量图片算法-局部分块Hash算法

向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程   公众号:datayx 本文主要调研了一下海量图片(>1000000张)的方法,在调研之前,先考虑一下自己能想到的方法的可行性。...文献发表:《基于pHash分块局部探测的海量图像查算法》https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?...这里我们以基于minHash的局部敏感Hash算法为例。 首先讲解一下minHash算法的步骤: 对每个样本生成二值化的特征向量(列形式)。...图片的过程就是在每一个Hash表的每一个位置做图片对的相似度计算,然后去除掉相似度较小的图片。...重复图片查询 给定一张图片的路径或者是图片文件夹路径,查询在图片库是否有与之重复的图片。 1.生成图片的phash分块索引库。

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(转)JS算法系列-数组

1.遍历数组法 最简单的方法, 实现思路:新建一新数组,遍历传入数组,值不在新数组就加入该新数组;注意点:判断值是否在数组的方法“indexOf”是ECMAScript5 方法,IE8以下不支持,...需多写一些兼容低版本浏览器代码,源码如下: // 最简单数组法 function unique1(array){ var n = []; //一个新的临时数组 //遍历当前数组 for(...r.push(val); } } return r; } 3.数组下标判断法 还是得调用“indexOf”性能跟方法1差不多,实现思路:如果当前数组的第i项在当前数组第一次出现的位置不是...n = [array[0]]; //结果数组 //从第二项开始遍历 for(var i = 1; i < array.length; i++) { //如果当前数组的第i项在当前数组第一次出现的位置不是...array.indexOf(array[i]) == i) n.push(array[i]); } return n; } 4.排序后相邻去除法 虽然原生数组的"sort"方法排序结果不怎么靠谱,但在不注重顺序的里该缺点毫无影响

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js算法初窥03(搜索及算法

3、 想必大家在面试中被问到过最多的问题就是排序和了吧。...其实这个东西真的算是老生常谈了,但是却又有它存在的必要,其实说到底,更重要的是思想,而不是实现,就跟前面我们学过的那些数据结构和算法一样。   下面我们就介绍一下的一些实现方法吧。   ...1)set方法     set是ES6新增的一种数据结构——集合,我在前面的有关集合的章节也介绍过这种数据结构,集合是一种不允许重复的数据存在的数据结构,我们刚好可以利用这种特性来为数组。...,其实有关于的实现有很多种,如果大家想要继续学习有关的一些内容,我这里给大家贴上几篇不错的文章。...1、【 js 算法 】这么全的数组,你怕不怕?     2、也谈JavaScript数组     3、js数组 当然,有关数组的文章远不止这些,只是个人觉得这些内容还不错。

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面试突击63:MySQL 如何

在 MySQL ,最常见的方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。...我们先用 distinct 实现单列,根据 aid(文章 ID),具体实现如下: 2.2 多列 除了单列之外,distinct 还支持多列(两列及以上),我们根据 aid(文章...ID)和 uid(用户 ID)联合,具体实现如下: 2.3 聚合函数+ 使用 distinct + 聚合函数去,计算 aid 之后的总条数,具体实现如下: 3.group by...根据 aid(文章 ID),具体实现如下: 与 distinct 相比 group by 可以显示更多的列,而 distinct 只能展示的列。...区别1:查询结果集不同 当使用 distinct 时,查询结果集中只有列信息,如下图所示: 当你试图添加非去字段(查询)时,SQL 会报错如下图所示: 而使用 group

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Python字符串字母大写,其他字母小写

在Python,如果你想要将一个字符串的首字母变为大写,而其他字母变为小写,你可以使用内置的字符串方法 .capitalize()。...需要注意的是,.capitalize() 方法只会将字符串的第一个字母转换为大写,如果字符串为空或者第一个字符不是字母,那么它可能不会按照你预期的方式工作。...例如: print("123abcd".capitalize()) # 输出: '123abcd' 在这种情况下,由于字符串不是以字母开头,.capitalize() 方法不会做任何改变。...如果你需要对字符串进行更复杂的格式化,比如确保每个单词的首字母都是大写的(标题格式),你可以使用 .title() 方法。...但请注意,.title() 方法可能会对字符串中所有字母进行转换,包括缩写和某些特殊情况,所以使用时需要谨慎。

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海量数据之SimHash算法简介和应用

SimHash是什么 SimHash是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 》中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法...,被Google广泛应用在亿级的网页的Job,作为locality sensitive hash(局部敏感哈希)的一种,其主要思想是降维,什么是降维?...举个通俗点的例子,一篇若干数量的文本内容,经过simhash降维后,可能仅仅得到一个长度为32或64位的二进制由01组成的字符串,这一点非常相似我们的身份证,试想一下,如果你要在中国13亿+的茫茫人海中寻找一个人...,在google的论文给出的数据,64位的签名,在海明距离为3的情况下,可认为两篇文档是相似的或者是重复的,当然这个值只是参考值,针对自己的应用可能又不同的测试取值 到这里相似度问题基本解决,但是按这个思路...针对海量数据的效率,我们可以将64位指纹,切分为4份16位的数据块,根据抽屉原理在海明距离为3的情况,如果两个文档相似,那么它必有一个块的数据是相等的,如图: ? ?

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海量短文本场景下的算法

因此需要一种准确而高效率的文本算法。...核心思想 降低时间复杂度的关键: > 尽力将潜在的相似文本聚合到一块,从而大大缩小需要比较的范围 simHash算法 海量文本算法里面,最为知名的就是simHash算法,是谷歌提出来的一套算法,并被应用到实际的网页...t1 = "妈妈喊你来吃饭" t2 = "妈妈叫你来吃饭" 可以看到,上面这两个字符串虽然只有一个字不同,但是通过简单的Hash算法得到的hash值可能就完全不一样了,因而无法利用得到的hash值来表征原始文本的相似性...,该算法的时间复杂度也会越高,此时汉明距离无法继续作为短文本相似性的度量标准应用到短文本。...基于文本局部信息的算法 基于文本局部信息的过程,其基本思想和simHash类似,只不过不是利用hash值,而是直接利用文本的一个子串作为key,然后凡是拥有这个子串的文本都会被放入到这个子串对应的桶

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