用法：命令行python unique.py -f file.txt 输出：去除重复字符后的output.txt
问题 当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、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去重？...你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？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。...，那么是如何去重的呢？...在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题，之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端，那么数据量可能比较大，比如10w条。
比如网页去重、推断帖子是否相似、推荐系统衡量物品或者用户的相似度等等。当数据量大的时候，计算的时间和空间复杂度就会是一个很重要的问题，比如在推断相似发帖的时候。我们能够用kmeans来进行聚类。...这个时候问题就来了，在实际应用的过程中，文档可能有几百万，单词也会有几万，对如此庞大的矩阵做变换时间和空间的代价都会比較大。是不是有别的方法呢，答案是肯定的，我们知道运动是相对的。...我们事实上在做的就是遍历矩阵中的值，对0的不关心。跳过。对1的。看一下hash函数产生的行号，找到行号最小的值作为h1输出的值。同理，h2也一样，最后得到例如以下的矩阵 ?...所以至少有一个桶同样的概率是1-(1-p^r)^m，我们能够依据我们想要的概率p去分配m和r。 最后建立倒排是这种。...还能够对候选文档计算一下跟本片文档的相似度
simhash算法是google发明的，专门用于海量文本去重的需求，所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。 下面我说的都是工程化落地步骤，不仅仅是理论。...背景 互联网上，一篇文章被抄袭来抄袭去，转载来转载去。 被抄袭的文章一般不改，或者少量改动就发表了，所以判重并不是等于的关系，而是相似判断，这个判别的算法就是simhash。...权重一般用TF/IDF算法，TF表示词组在本文章内的频次比例，出现越多则对这篇文章来说越重要，文章分词后TF可以立马计算出来。...结巴分词支持加载IDF词典并且提供了一个默认的词典，它包含了大量的词组以及基于海量文本统计出来的IDF词频，基本可以拿来即用，除非你想自己去挖掘这样一个字典。...判重 假设有一个新的simhash希望判重，它的simhash值是： a=0000000000000000,b=000000001111110,c=1111111100000001,d=111111111111110
tempList.add(object); } } return tempList; } 方式二，使用Set去重代码片段如下...// 利用set集合唯一性去重 Set set = new HashSet(originalList); List tempList = new ArrayList(set...List oldList = Arrays.asList(mainRisk.getParentId()); //根据id查找对应的code并去重
SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。...对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。...SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3....对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...通过顺序查找肯定是不行的，能否像hashmap一样先通过键值对的方式减少顺序比较的次数。看下图： ? 存储： 1、将一个64位的simhash签名拆分成4个16位的二进制码。
对于文本去重来说，我个人处理上会从数据量、文本特征、文本长度（短文本、长文本）几个方向考虑。 常见的去重任务，如网页去重，帖子去重，评论去重等等。...好的去重任务是不仅比对文本的相似性，还要比对语义上的相似性。 下面我们来介绍下文本去重的方案。...simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。...md5是用于生成唯一签名串，只要稍微多加一个字符md5的两个数字看起来相差甚远；hashmap也是用于键值对查找，便于快速插入和查找的数据结构。...对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1....通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} /...效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
, {dict2} ] B = [ {dict3}, {dict2} ] C = [ {dict3}, {dict4} ] M = [A,B,C] X = [] 将M去重后的字典放入列表...X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}] 难点 字典列表 大家可能一开始会想到使用set()函数转化为集合，自动去重。...但是集合是使用hash来计算并去重的，但是字典类型无法使用Hash计算。虽然可以使用类class或者命名元组namedtupe来替换字典，但是这次的场景是无法变更列表的产生源的。...性能差 data = set([json.dumps(d) for d in data]) data = [json.loads(d) for d in data] # 这种方式只能对ABC生效，对M...lambda relation: to_echarts(link=relation), relationship_list) # 为什么要用set而不是list来转化map对象: # 1.去重
以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法...SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。...对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。...SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3....对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。
这篇文章讲讲如何对一个有序数组去重，先看下题目： ?...再简单扩展一下，如果给你一个有序链表，如何去重呢？其实和数组是一模一样的，唯一的区别是把数组赋值操作变成操作指针而已： ? 对于链表去重，算法执行的过程是这样的： ?
问题就是对一个list中的新闻id进行去重，去重之后要保证顺序不变。
在所有的全局文本上去重的话，相应的也有一个全局去重长度m，它表征了如果要将这部分全局文本中的相似文本进行去重的话，针对每一个文本需要选取一个合适的截取长度。...一般来说，全局去重长度的选择跟去重率和算法的时间复杂度相关，实际选择的时候，都是去重率和时间复杂度的折中考虑。全局去重长度选择的越小，文本的去重效果越好（去重率会增大），但相应的时间复杂度也越高。...全局去重长度选择越大，相似文本去重的效果变差（部分相似文本不会得到比较），但时间复杂度会降低。...每一个待去重文本的m-gram子串集合生成之后，针对每个文本t，遍历对应集合中的元素，将该集合中的每一个子串作为key，原始文本t作为对应value组合成一个key-value对。...，召回太低，很多相似文本并不满足汉明距离小于3的条件 总结 这里提出的基于文本局部信息的去重算法，是在短文本场景下simHash等去重算法无法满足去重目的而提出的，实际上，同样也可以应用于长文本下的去重要求
如果要去重的文件过大，超出tmp文件的磁盘容量，就会排序失败，中间结果也不会被成功清理，tmp空间直接飙到100% 这时需要我们手动清理文件来解决
public static void main(String[] args){
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
利用两个for循环和push方法 思路：利用两个for循环.遍历数组中的每一项，对每一项又遍历这项后面的每一项。
怎么快速的对列表进行去重呢，去重之后原来的顺序会不会改变呢？...1.以下的几种情况结果是一样的，去重之后顺序会改变: ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = [] for id in ids: if id not in...去列表去重，不改变原来的顺序，还可以使用一个空列表把原列表里面不重复的数据”装起来”，例如： list2 = [] list1 = [1,2,3,2,2,2,4,6,5] for i in list1:...if i not in list2: list2.append(i) list2 [1, 2, 3, 4, 6, 5] 或者使用删除元素索引的方法对列表去重，并且不改变原列表的顺序
break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重...、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题，在平时的大数据研究和开发中，不要总为完美的解决方案而费尽心血，尝试多使用近似的替代方案。
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