展开

关键词

针对,可以使用的方法非常多,常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法,它是一种映射关系,即给定一个元素,关键字是key,按照一个确定的散列函计算出hash(key),把hash(key)作为关键字key对应的元素的存储地址,再进行元素的插入和检索操作 散列表是具有固定大小的组,表长应该是质,散列函是用于关键字和存储地址之间的一种映射关系,但是,不能保证每个元素的关键字与函值是一一对应的,因为可能会冲突(多个关键字对应同一个存储地址)。   常用的散列函的构造方法有:  (1)直接寻址法  取关键字或关键字的某个线性函值为散列地址,即h(key) = key或h(key)=a*key+b,其中a和b都是整型常,这种散列函叫做自身函 (6)除留取余法  这是一种比较常见的散列方法,其主要原是取关键字除以某个p(p不大于散列表的长度)的余作为散列地址,即: hash(key) = key%p     使用除留取余法时,选取合适的

645140

之BloomFilter

通过将哈希函作用于key上,我们得到了哈希值,基于哈希值我们可以去表里的相应位置获取对应的。除了存在哈希冲突问题之外,HashMap一个很大的问题就是空间效率低。 原Bloom Filter是一种空间效率很高的随机结构,Bloom filter 可以看做是对bit-map 的扩展,布隆过滤器被设计为一个具有N的元素的位组A(bit array),初始时所有的位都置为 添加元素要添加一个元素,我们需要提供k个哈希函。每个函都能返回一个值,这个值必须能够作为位组的索引(可以通过对组长度进行取模得到)。然后,我们把位组在这个索引的值设为1。 类似的,第二个第三个哈希函返回y与z,那么: A=A=A = 1查找元素查找的过程与上面的过程类似,元素将会被不同的哈希函三次,每个哈希函都返回一个作为位组索引值的整,然后我们检测位组在 x、y与z的值是否为1。

52630
  • 广告
    关闭

    最壕十一月,敢写就有奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    问题

    所以不可能将其完全加载到内存中。考虑采取分而治之的方法。遍历文件a,对每个url求取?,然后根所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为?)中。这样每个小文件的大约为300M。 方案3:与方案1类似,但在做完hash,分成多个文件后,可以交给多个文件来,采用分布式的架构来(比如MapReduce),最后再进行合并。 4.日志,提取出某日访问百度次最多的那个IP。方案1: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IP。 然后在小文件中找出不重复的整,并排序。然后再进行归并,注意去除重复的元素。6.分布在100台电脑中,想个办法高校统计出这批的TOP10。 求出每台电脑上的TOP10后,然后把这100台电脑上的TOP10组合起来,共1000个,再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。7.怎么在中找出重复次最多的一个?

    30320

    之bitmap

    一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原,Bit-Map算法的一些利用场景,例如BitMap解决寻找重复、判断个别元素是否在当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性 二、Bit-Map算法先看看这样的一个场景:给一台普通PC,2G内存,要求一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整,给出一个整,问如果快速地判断这个整是否在文件40亿个当中? 要快速的解决这个问题最好的方案就是将搁内存了,所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整。 mb,这样的话我们完全可以将这40亿个int放到内存中进行。 具体思路:1个int占4字节即4*8=32位,那么我们只需要申请一个int组长度为 int tmp即可存储完这些,其中N代表要进行查找的总,tmp中的每个元素在内存在占32位可以对应表示十进制

    56020

    unorder(哈希-)

    哈希函采用法,被模的key必须要为整形才可以,此提供将key转化为整形的方法 整形不需要转化templateclass DefHashF{public: size_t operator 比如:位图概念 所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于无重复的场景。通常是用来判断某个存不存在的。 用哈希表存储用户记录,缺点:浪费空间用位图存储用户记录,缺点:不能哈希冲突将哈希与位图结合,即布隆过滤器布隆过滤器概念布隆过滤器是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的 缺陷:无法确认元素是否真正在布隆过滤器中存在计回绕布隆过滤器优点增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函的个,一般比较小),与大小无关哈希函相互之间没有关系,方便硬件并行运算布隆过滤器不需要存储元素本身 ,在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势在能够承受一定的误判时,布隆过滤器比其他结构有这很大的空间优势很大时,布隆过滤器可以表示全集,其他结构不能使用同一组散列函的布隆过滤器可以进行交

    22221

    Python之_Hadoop

    这里的分布计算主要指MapReduce,MapReduce框架将输入分割成块,传给Mapper,然后Map任务在各个服务器上以完全并行的方式,接着MapReduce框架对Map任务的输出进行排序 MapReduce的核心是键值对,Mapper输出的是键值对(如果不输出,则起到了过滤的作用),框架对键值对排序(后面在具体例子中介绍排序的原因),再输出给Reducer继续。 HDFS文件系统操作 Hadoop集群中的服务器的是HDFS中的,因此需要在本地和HDFS之间复制文件,常用命令如下:$ hadoop fs -mkdir tmpinput # 建立目录$ hadoop Hadoop将三行分成三份,mapper.py后如第三列所示,排序后变为第四列,它把同样的单词都放在一起了,使得在reducer.py在时只要判断连续单词是否相同,而无需从头到尾搜索单词。 应用场景 Hadoop主要是针对的,试想当以TB,PB计的时候,我们不可能用单机一次性打开所有。Hadoop方式可用多台便宜PC组合的方式

    22410

    技术学习

    的常用技术可分为:  外排序:因为无法全部装入内存,所以的大部分存入磁盘中,小部分在排序需要时存入内存。   分布式技术:MapReduce 技术思想是将交给不同的机器去,将切分,之后结果归约。 1、的常用技巧,比如分区操作。比如针对按年份或按月份存取的,将分散开,减少磁盘I0,减少系统负荷,也可将日志、索引存放于不同的分区下。2、提高硬件条件、增加CPU,加大磁盘空间等。 4、分批。 可以对分批后的再进行合并操作,这样逐个击破,有利于下哦。 一般按日、月等存储的,都可以采用先分后合的方法,对分开。 一般的网络日志都是文本格式或者CSV格式,对它进行牵扯到清洗,可以利用程序进行,无需导入库再做清洗。

    17920

    十道面试题

    原文:http:blog.csdn.netv_JULY_v1、日志,提取出某日访问百度次最多的那个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。 值,把IP日志分别存储到1024个小文件中。 (http:blog.csdn.netv_JULY_varticledetails6256463) 文中,给出的最终算法是: 第一步、先对这批,在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序 方案3: 与方案1类似,但在做完hash,分成多个文件后,可以交给多个文件来,采用分布式的架构来(比如MapReduce),最后再进行合并。 8、怎么在中找出重复次最多的一个? 方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次最多的一个,并记录重复次

    1K90

    利器greenplum——初识

    保证的强一致性。第三,做为分布式库,拥有良好的线性扩展能力。在国内外用户生产环境中,具有上百个物节点的GPDB集群都有很多案例。 当时的背景是:互联网行业经过之前近10年的由慢到快的发展,累积了大信息和在爆发式增长,这些急需新的计算方式,需要一场计算方式的革命;传统的主机计算模式在面前,除了造价昂贵外, 在技术上也难于满足计算性能指标,传统主机的Scale-up模式遇到了瓶颈,SMP(对称多)架构难于扩展,并且在CPU计算和IO吞吐上不能满足的计算需求;分布式存储和分布式计算论刚刚被提出来 Master主机负责:建立与客户端的连接和管;SQL的解析并形成执行计划;执行计划向Segment的分发收集Segment的执行结果;Master不存储业务,只存储字典。  并行管对于的装载和性能监控。?并行备份和恢复。?访问流程,分布到不同颜色的节点上?查询流程分为查询创建和查询分发,计算后将结果返回。?对于存储,将存储的内容分布到各个结点上。?

    1.3K90

    之Bti-map详解

    由于采用了Bit为单位来存储,因此在存储空间方面,可以大大节省。     要表示8个,我们就只需要8个Bit(1Bytes),首先我们开辟1Byte的空间,将这些空间的所有Bit位都置为0(如下图:)?

    25610

    常用技术概述

    常用技术概述 如今互联网产生的已经达到PB级别,如何在不断增大的情况下,依然保证快速的检索或者更新,是我们面临的问题。 所谓,是指基于的存储、和操作等。因为太大无法在短时间迅速解决,或者不能一次性读入内存中。在解决的问题的时候,我们需要什么样的策略和技术,是每一个人都会关心的问题。 因为我们要将相同的Query映射的一起多进程划分或的文件,我们叫做reduce合并过个文件的结果,我们叫做merge上面的这四个步骤是我们从Top K问题抽象出来的【见——从Top K引发的思考 MapReduce MapReduce是一种编程模式、大框架的并行接口和分布式算法计算平台,主要用于大规模集合的并行计算。 它主要借鉴了函式编程语言和矢编程语言特性。 MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模的并行计算模型和方法。

    40530

    利器之布隆过滤器

    看见了去重,找到停留时间最长的IP等问题,有博友提到了Bloom Filter,我就查了查,不过首先想到的是大叔,下面就先看看大叔的风采。? 它实际上是由一个很长的二进制向和一系列随机映射函组成,布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 下面从简单的排序谈到BitMap算法,再谈到去重问题,谈到大利器:布隆过滤器。对无重复的进行排序      给定(2,4,1,12,9,7,6)如何对它排序?     当类似(1,1000,10万)只有3个的时候,显然用方法2,时间复杂度和空间复杂度相当大,但是当比较密集时该方法就会显示出来优势。 二、布隆过滤器原      布隆过滤器需要的是一个位组(这个和位图有点类似)和k个映射函(和Hash表类似),在初始状态时,对于长度为m的位组array,它的所有位都被置为0。

    68550

    ——从Top K引发的思考

    三问:什么是,为什么出现这种需求?如何进行,常用的方法和技术有什么?如今分布式框架已经很成熟了,为什么还用学习的技术? 什么是,为什么出现这种需求?如今互联网产生的已经达到PB级别,如何在不断增大的情况下,依然保证快速的检索或者更新,是我们面临的问题。 所谓,是指基于的存储、和操作等。因为太大无法在短时间迅速解决,或者不能一次性读入内存中。 MapReduce就是基于这个原。----如今分布式框架已经很成熟了,为什么还用学习的技术? 这个问题,就相当于为什么要学习算法,因为大部分人在工作中都很少用到这些算法和高级的机构。 这篇文章,我采用总分的结构进行写作,我们每次都会抛出一个问题,这个问题对应的的一个方面,我们从下面几个角度分析:1、对应的那个技术,以及是时间角度和空间角度 2、分析这个问题,如何解决

    28230

    位图原及实现 - 标配

    位图 - 结构为什么要位图?上一篇里面有个例子,是这样的: 你要给1亿个int型去重(本篇不讲int以外的,int以外的等我学了布隆过滤器或者各位自行学习布隆过滤器之后再说),要怎么弄? 来算一笔账啊:一个int,4个字节,256个int是1k,大概25W个为1M,那1billion个,就是400M。 那2.5billion个就是1G了。 都知道,一个int是32个字节,那如果用每个字节来存一个,又当如何? ?先不要问怎么实现的(映射),至少现在知道,一个int可以存32个,那么这个空间是不是被直接压缩了32倍。 那1亿个也不用400M的内存来排序了,只要25M,接受了这个观点,咱再继续往下。 位图设计结构构造为了方便,我们将位图用一个组表示,让vector帮我们开辟一段连续的空间,我们只负责将设置或者移除就行。

    15720

    入门 | 算法总结【超详解】

    Bloom Filter的详细介绍:之Bloom Filter详解http:blog.csdn.nethguisuarticledetails7866173【适用范围】 可以用来实现字典 45w)变大,而且文档(通常都是的)变多,那么计算一次相关性,开销是非常大的,如何解决这个问题呢? 分布式 mapreduce【基本原及要点】将交给不同的机器去划分,结果归约。 因此不能将随便均分到不同机子上,而是要根hash 后的值将它们映射到不同的机子上,让不同的机器一个值范围。 而外排序的方法会消耗大的IO,效率不会很高。 而上面的分布式方法,也可以用于单机版本,也就是将总的值的范围,划分成多个不同的子文件,然后逐个完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。

    79390

    关于分析的经验总结

    笔者在实际工作中,有幸接触到问题,对其进行是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面:一、过大,中什么情况都可能存在。 那么有哪些经验和技巧呢,我把我所知道的罗列一下,以供大家参考:一、选用优秀的库工具 现在的库工具厂家比较多,对对所使用的库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2 七、分批难因为大,那么解决难的问题其中一个技巧是减少。 十六、使用采样,进行挖掘 基于挖掘正在逐步兴起,面对着超,一般的挖掘软件或算法往往采用抽样的方式进行,这样的误差不会很高,大大提高了效率和的成功率。 是发展趋势,对分析和挖掘也越来越重要,从中提取有用信息重要而紧迫,这便要求要准确,精度要高,而且时间要短,得到有价值信息要快,所以,对的研究很有前途,也很值得进行广泛深入的研究

    73781

    SQL & NoSQL之辩,究竟谁更适

    此外,无模式模型通常更适合于现在捕捉和种类和类型。当我们谈论NoSQL领域的大时,我们指的是从操作库读取和写入。 不要将操作库与分析库混淆,这通常会查看大,并从这些获取可视性。 虽然操作库的大看起来不具有可分析性,但操作库通常会存储超大用户的大型集,这些用户经常需要访问来实时执行交易。 而NoSQL库是分布式横向扩展技术。它们使用了分布式节点集(称为集群)来提供高度弹性扩展功能,让用户可以添加节点来动态负载。分布式横向扩展的做法通常要比纵向做法更加便宜。 当相对较少,并且,以较慢速度流入库时,关系型库通常能够捕捉和存储信息。然而,现在的应用程序通常需要快速写入(和读取)。NoSQL库采用非常不同的模式。

    27570

    问题知识点复习手册

    面试知识点复习手册通过以下两种途径查看全复习手册文章导航关注我的公众号:Rude3Knife 点击公众号下方:技术推文——面试冲刺全复习手册文章导航(CSDN):点击下方查看原文本文参考十道面试题与十个方法大总结 https:blog.csdn.netv_july_varticledetails6279498重点:十七道面试题与Bit-map详解https:blog.csdn.netv_july_varticledetails6685962 布隆过滤器通过引入一定错误率,使得判重在可以接受的内存代价中得以实现。从上面的公式可以看出,随着集合中的元素不断输入过滤器中(nn增大),误差将越来越大。 单位换算:一字节8bit经典题目:序号对应于参考网页:https:blog.csdn.netv_july_varticledetails6685962hash后将分到另外的小文件中,分别,最后再归并 然后在小文件中找出不重复的整,并排序。然后再进行归并,注意去除重复的元素。最大最小堆经典例题:6分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批的TOP10。

    22030

    问题知识点复习手册

    面试知识点复习手册通过以下两种途径查看全复习手册文章导航关注我的公众号:Rude3Knife 点击公众号下方:技术推文——面试冲刺全复习手册文章导航(CSDN)本文参考十道面试题与十个方法大总结 https:blog.csdn.netv_july_varticledetails6279498重点:十七道面试题与Bit-map详解https:blog.csdn.netv_july_varticledetails6685962 布隆过滤器通过引入一定错误率,使得判重在可以接受的内存代价中得以实现。从上面的公式可以看出,随着集合中的元素不断输入过滤器中(nn增大),误差将越来越大。 单位换算:一字节8bit经典题目:序号对应于参考网页:https:blog.csdn.netv_july_varticledetails6685962hash后将分到另外的小文件中,分别,最后再归并 然后在小文件中找出不重复的整,并排序。然后再进行归并,注意去除重复的元素。 最大最小堆经典例题:6 分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批的TOP10。

    17920

    常用思想及重要结构

    特别适合topN问题,如求日志中最大的100个。 既然是,那么内存中一下子无法加载所有的集,此时可以先读取中的100个,建立集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小),然后依次往堆结构中读取字,调整堆,使其保持小顶堆, 2、hash映射进行分治,然后归并hash映射按照特征把变的不,然后分别各段,再归并。 5、外排序外只的是外存,因为内存一下子放不下,所以只好把大拆成小,在内存中进行排序,在外存中进行存储。 6、bitmap位图用一个bit位来标记某个元素所对应的value,而key即是该元素本身,位图可以节约大的空间。例如判断一个32位的整是否在的32位整集中出现过,则可使用位图。

    21110

    相关产品

    • 大数据处理套件

      大数据处理套件

      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券