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浪客剑心:位图法Bitmap算法分析

看了一篇文章《一道腾讯前端试题,谁来试试身手》,正好以前了解过位图法,确实不错。位图法适用于大规模数据,但数据状态又不是很多的情况。...位图法网上资料比较少,我在百科找到了对它的描述 位图法比较适合于如下这种情况,它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组,然后再次扫描原数,遇到几就给新数组的第几位置上1,如遇到...这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。它的运算次数最坏的情况为2N。如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。  ...以上测试,总时间约为:51291.2996MS 位图法测试 class Program { static void Main(string[] args)...屏幕飞快的刷新着,测试时间约是:6295.3601MS 总结 判断集合中是否存在重复元素或者查找缺失元素是常见编程任务之一,当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描,这时双重循环法就不可,位图

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【C++】位图

---- 一、概念 所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用 来判断某个数据存不存在的。...给定100亿个整数,设计算法找到只出现一次的整数? 一个数字有三种状态:0次、1次、超过一次。所以我们需要用两个比特位来记录。...由于用连续的两个比特位来记录会比较麻烦,我们可以开两个位图,各用一位来记录高位和地位。 这样就能复用我们的bitset了。 ...思路也很简单,我们开两个位图,如果两个位图中的某一位同时为1,那么就是两个文件的交集。 注意:虽然是100亿个整数,但是整形最大范围还是42亿多,所以是不需要开100亿个空间的。 3....位图应用变形:1个文件有100亿个int,1G内存,设计算法找到出现次数不超过2次的所有整 数 其实和第一题的解法一样,只不过现在需要多加一种状态,那就是超过2次的我们标记为:11。

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【C++】位图

位图概念 所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的 ---- 位图操作 位图核心的三个操作是set、reset和test。...操作系统中磁盘块标记 给定 100 亿个整数,设计算法找到只出现一次的整数 100亿个数字找到只出现一次的整数,这是KV模型的统计次数,数字有三种状态:0次、1次、1次以上,。...1 个文件有 100 亿个 int,1G内存,设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数 这与上面的类似,多判断一次把10->11,最后找不超过两次的整数 给一个超过100G大小的log file...,log中存着IP地址,设计算法找到出现次数最多的IP地址 统计次数自然是要map的,map有附带消耗,三叉链。...采用位图标记字符串时,必须先将字符串转化为整形的数字,找到位图对应的比特位置

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bitmap位图索引技术占用的存储空间_bitmap位图

2、位图索引出马 如果用户查询的列的基数非常的小, 即只有的几个固定值,如性别、婚姻状况、行政区等等。要为这些基数值比较小的列建索引,就需要建立位图索引。...对于性别这个列,位图索引形成两个向量,男向量为10100…,向量的每一位表示该行是否是男,如果是则位1,否为0,同理,女向量位01011。...RowId 1 2 3 4 5 … 男 1 0 1 0 0 … 女 0 1 0 1 1 … 对于婚姻状况这一列,位图索引生成三个向量,已婚为11000…,未婚为00100…,离婚为00010…。...这个时候有人会说使用位图索引,因为busy只有两个值。好,我们使用位图索引索引busy字段!...原因:用户A更新了某个机器的busy值为1,会导致所有busy为1的机器的位图向量发生改变,因此数据库会将busy=1的所有行锁定,只有commit之后才解锁。

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Flash 矢量图和位图性能对比 导出为位图缓存为位图 export as bitmap cache as bitmap

另外,这里想补充2点,第一个是关于为什么位图是否带AS链接的区别;第二个是导出为位图和缓存为位图的区别。 1、首先看看这里位图指的是怎么样的场景: ? ? ?...(Flash喜欢矢量),把位图分离填充到Shape中。...如果导出了AS链接,那么编译器会知道日后还会实例化(new)这个BitmapData,所以就生成为Bitmap 2、在测试过程中,尝试了一下“导出为位图”和“缓存为位图”。...,但是实际效果来看,导出为位图跟原来矢量效果没有差别。...也许这又回到了第一个问题上,虽然导出了位图,但这个位图还是被分离到Shape里边了。 简单结论:导出为位图无效。。。  如果大家有更好的见解,请不妨留言

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位图怎么写

想必大家对占位图都不会陌生吧,非常犀利的一个工具,当然也有非常多优秀的网站为我们提供这样的接口。 唯一遗憾的是国内的站点非常少。...当然不是说国外的不行,正好相反,国外的那些占位图非常人性化,非常方便,唯一的缺陷就是有时候非常卡。...在百度搜索下 占位图 就可以找到N多的信息,当然,我也是参考了小影志博客《10个优秀的占位图片(Placeholder Image)生成工具》 里面非常详细的介绍了各个占位图的功能和特点,最后还列出一张表格...来看下这个来自悠着点的一款占位图工具吧。 其实他还是个短网址生成工具,还提供了各种调用接口,非常方便哦。 来看下占位图调用接口吧,其实和其他工具类似,但是功能没那么强。。

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位图索引(bitmap index)

位图索引基本概念 位图:位(bit)的一个简单数组,比如 001010,这个位数就是 6。...位图索引:假如建立在一个表的列 A 上,对属性 A 中的每一个可能取值都建立位图位图的位数和数据量相等。...位图的生成方法:如果编号为 i 的记录在属性 A 上的值为 v_j,则 v_j 位图的第 i 位为1,否则为0。 实际例子 我们为性别字段建立位图索引,性别有 3 种取值,分别建立位图索引。...将两个位图进行 and 操作后直接统计 1 的个数,避免了原始数据查询,这是位图索引最快的查询。 实现方式 简单版:用 for 循环来操作两个位图,一个一个位计算。...因为 bit 有 0/1 两种取值,如果属性也只有两种取值的话,就不需要对每一种取值建立一个位图了,用一个位图就够了,另一个取值将位图取反就可以得到。

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哈希的应用——位图

那接下来呢我们要再来学习一下哈希的应用——位图和布隆过滤器。 这篇文章先来看第一个——位图 1....那像这样的问题用我们接下来要学的位图来解决就比较好。 2. 位图 2.1 位图的概念 所谓位图,就是用一个个比特位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。...位图的应用(海量数据处理面试题) 下面我们再来一起看几个位图相关的练习题 习题1 给定100亿个整数,设计算法找到只出现一次的整数? 大家思考一下,可以怎么解决?...当然也可以不改造,我们还是用上面的位图,我们开两个位图,如果一个整数第一次出现就在第一个位图中把它映射的位置置成1,第二次出现就把它在第二个位图中映射的位置置成1。...习题3 位图应用变形:1个文件有100亿个int,我们只有1G内存,设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数 这个其实跟习题1有点类似嘛,就是第一题的一个变形: 还是用两个位图,这里我们可以分为4种状态

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Redis系列之位图简介

文章目录 位图定义 应用场景 基本使用 查找统计 位图定义 位图并不是一种数据结构,其实就是一种普通的字符串,也可以说是byte数组。...所以也可以用set/get设置或获取 SetBit语法: Setbit KEY_NAME OFFSET GetBit语法: Getbit KEY_NAME OFFSET 应用场景 上面介绍了redis的位图...,对于redis位图有什么应用场景?...其实可以用本博客介绍的Redis位图来实现,刚才说了位图就是byte数字,假如签到就表示1,没签到就表示0,这里可以用365个字节来记录前端数,这样很节省资源了,提高了效率。...这个例子就是redis位图的很好应用,比如用户签到统计,月活跃用户数统计等等业务场景都适合用位图实现 基本使用 Redis位图的基本语法是setbit/getbit,按照一次只存一个字节,还是一次一个数组字符串整个存的情况

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Redis学习笔记之位图

位图定义 位图并不是一种数据结构,其实就是一种普通的字符串,也可以说是byte数组。...所以也可以用set/get设置或获取 SetBit语法: Setbit KEY_NAME OFFSET GetBit语法: Getbit KEY_NAME OFFSET 应用场景 上面介绍了redis的位图...,对于redis位图有什么应用场景?...其实可以用本博客介绍的Redis位图来实现,刚才说了位图就是byte数字,假如签到就表示1,没签到就表示0,这里可以用365个字节来记录前端数,这样很节省资源了,提高了效率。...这个例子就是redis位图的很好应用,比如用户签到统计,月活跃用户数统计等等业务场景都适合用位图实现 基本使用 Redis位图的基本语法是setbit/getbit,按照一次只存一个字节,还是一次一个数组字符串整个存的情况

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数据结构--位图 BitMap

位图 我们有1千万个整数,整数的范围在1到1亿之间。如何快速查找某个整数是否在这1千万个整数中呢? 当然,这个问题可以用散列表来解决。可以使用一种特殊的散列表,那就是位图。...布隆过滤器的误判率,主要跟哈希函数的个数、位图的大小有关。往布隆过滤器中不停地加入数据之后,位图中不是true的位置就越来越少了,误判率就越来越高了。...当布隆过滤器中,数据个数与位图大小的比例超过某个阈值的时候,我们就重新申请一个新的位图。后面来的新数据,会被放置到新的位图中。...但是,如果我们要判断某个数据是否在布隆过滤器中已经存在,我们就需要查看多个位图,相应的执行效率就降低了一些。 位图、布隆过滤器应用如此广泛,很多编程语言都已经实现了。...传统做法:1亿个整数,存储需要400M空间 位图算法:数字范围是1到10亿,用位图存储125M就够了,然后将1亿个数字依次添加到位图中,再将位图按下标从小到大输出值为1的下标,排序就完成了,时间复杂度为

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Redis学习笔记之位图

位图定义 位图并不是一种数据结构,其实就是一种普通的字符串,也可以说是byte数组。...所以也可以用set/get设置或获取 SetBit语法: Setbit KEY_NAME OFFSET GetBit语法: Getbit KEY_NAME OFFSET 应用场景 上面介绍了redis的位图...,对于redis位图有什么应用场景?...其实可以用本博客介绍的Redis位图来实现,刚才说了位图就是byte数字,假如签到就表示1,没签到就表示0,这里可以用365个字节来记录前端数,这样很节省资源了,提高了效率。...这个例子就是redis位图的很好应用,比如用户签到统计,月活跃用户数统计等等业务场景都适合用位图实现 基本使用 Redis位图的基本语法是setbit/getbit,按照一次只存一个字节,还是一次一个数组字符串整个存的情况

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