用法：命令行python unique.py -f file.txt 输出：去除重复字符后的output.txt
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。...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。
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。...现在问题就是，如何计算文本的simhash？ ? 分词+权重 首先需要将文章作分词，得到若干个（词组，权重）。 分词我们知道很多库都可以实现，最常见的就是结巴分词。权重是怎么得来的呢？...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
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。...而局部敏感hash算法可以将原始的文本内容映射为数字（hash签名），而且较为相近的文本内容对应的hash签名也比较相近。...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....2、分别拿着4个16位二进制码每一个去查找simhash集合对应位置上是否有元素。 3、如果有元素，则把链表拿出来顺序查找比较，直到simhash小于一定大小的值，整个过程完成。
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。...1.传统签名算法与文本完整性判断 一、传统签名算法与文本完整性判断 问题抛出： （1）运维上线一个bin文件，将文件分发到4台线上机器上，如何判断bin文件全部是一致的？...simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。...如果使用距离为3，短文本大量重复信息不会被过滤，如果使用距离为10，长文本的错误率也非常高，如何解决？
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 { //
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....2、分别拿着4个16位二进制码每一个去查找simhash集合对应位置上是否有元素。 3、如果有元素，则把链表拿出来顺序查找比较，直到simhash小于一定大小的值，整个过程完成。
因此需要一种准确而高效率的文本去重算法。...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。...，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
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。
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
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
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。也就是将当前元素与他后面的所有元素作比较，只要碰到与当前元素相等的情况，利用j =...
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。
去重： 以id进行分组，然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t...*,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储...,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min...提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取，...如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重...newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重...; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重...HashSet(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果，而实时计算是一种增量、...此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重，以一个实际场景为例：计算每个广告每小时的点击用户数，广告点击日志包含：广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。...去重逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction， 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果，在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出
Flink去重第一弹:MapState去重 Flink去重第二弹：SQL方式 Flink去重第三弹：HyperLogLog去重 关于hyperloglog去重优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据...，但是这种方式是以牺牲存储为代价的，而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度，那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢，这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。...ID-mapping 在使用bitmap去重需要将去重的id转换为一串数字，但是我们去重的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID，那么第一步需要将字符串转换为数字，首先可能想到对字符串做hash，但是hash...UDF化 为了方便提供业务方使用，同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型，因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象，由于去重是按照维度来计算，...关于去重系列就写到这里，如果您有不同的意见或者看法，欢迎私信。 —END—
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