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目录内文件名导出到Excel文件

1、打印文件夹列表时可以包含其他列。 2、打印文件列表时,可以包含标准文件信息,如文件名,扩展名,类型,所有者和属性以及可执行文件信息(EXE,DLL,OCX),如文件版本,描述,公司等。 3、此外,还可列出音轨,标题,艺术家,专辑,流派,视频格式,每像素位数,每秒帧数,音频格式,每通道位数等多媒体属性(MP3,AVI,WAV,JPG,GIF,BMP)。 4、您可以打印的另一组列是 Microsoft Office 文件(DOC,XLS,PPT),因此您可以查看文档标题,作者,关键字等,而无需逐一打开这些文件。 5、对于每个文件和文件夹,还可以获取其CRC32,MD5,SHA-1和Whirlpool哈希码,以便您可以验证该文件未被修改。 6、打印文件夹中的文件进一步自定义。 7、大量的选项允许您完全自定义输出的外观。您可以设置文件和文件夹的排序方式,以便随时显示它们。您可以定义列顺序,以便最重要的列立即可见。国际显示格式选项允许您根据当地需要调整输出。列表可以包含指向实际文件和目录的链接,这样您就可以将列表放在具有可点击内容的网页上。 8、HTML显示样式完全自定义 – 您可以更改背景颜色,标题,目录行,奇数和偶数文件行以及周围框架的单独样式。 9、您可以通过对文件名,日期,大小或属性应用过滤器来限制文件列表。 10、目录Lister Pro也可以集成到Windows资源管理器的上下文菜单中,因此您甚至不需要打开应用程序即可生成列表。 11、命令行界面支持可以从 Windows任 务计划程序运行的自动化列表。 12、检查文件夹大小或查找大文件夹 13、使用 Directory Lister Pro,您还可以找出给定的目录大小,按文件夹大小进行分类,并检查哪些文件夹占用了磁盘上的最多空间。您还可以使用尺寸过滤器选项在PC上找到最大的文件。

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布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现

虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大,如果有500万条记录甚至1亿条记录呢?这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容,一旦数据量过大,消耗的内存也会呈现线性增长,最终达到瓶颈。有的同学可能会问,哈希表不是效率很高吗?查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗?哈希表的做法:首先,哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹;考虑到哈希表存储效率通常小于50%(哈希冲突);因此消耗的内存:8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存,普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候,布隆过滤器(Bloom Filter)就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时,先讲解下关于哈希函数的预备知识。

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如何实现大数据集查询?Bloom Filter或许是你想要的

虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大,如果有500万条记录甚至1亿条记录呢?这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容,一旦数据量过大,消耗的内存也会呈现线性增长,最终达到瓶颈。有的同学可能会问,哈希表不是效率很高吗?查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗?哈希表的做法:首先,哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹;考虑到哈希表存储效率通常小于50%(哈希冲突);因此消耗的内存:8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存,普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候,布隆过滤器(Bloom Filter)就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时,先讲解下关于哈希函数的预备知识。

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