使用Java读取文件时，要评估文件的大小，避免因为文件过大而造成OOM，参见：Java高效读取文件 RateLimiter可以用来限制请求的速率，有两种应用场景：针对一些核心接口，在参与大促（双十一）等活动时，为了避免服务被突然暴涨的流量打挂，需要限流；在进行数据迁移或数据扫描时，为了避免对DB的压力过大，也需要限流。 在Linux下要求两个文件的差集：grep -F -v -f b.txt a.txt | sort | uniq，参考：LINUX Shell 下求两个文件交集和差集的办法 logbac
使用 symmetric_difference() 或者 ^ 运算符来求两个集合的对称差集。对称差集指的是两个集合中不重复的元素的集合。例如：
tail -n 2000 表示的是显示文件最后2000行，差别很大，注意灵活使用。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
Prometheus 是2012年由 SoundCloud 开源的系统监控和报警工具集，在 《Google SRE 运维解密》一书中也提到与Google内部的Borgmon思想一致。使用 Go 语言开发，适用于各个平台。
intersection()交集 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD image.png 交集：只有3 案例演示 @Test def intersection(): Unit ={ // 创建sc val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("test") val sc=new SparkContext(conf) // 集合1 val list1=List(1
（用sort将a.txt b.txt文件进行排序，uniq使得两个文件中的行唯一，使用-d输出两个文件中次数大于1的内容，即是得到交集）
{'python3'} #输出结果，因为set是不会重复的，所以添加相同元素时，输出结果只有一个"python3"
MySQL 8.0 最新小版本（8.0.31）支持标准SQL 的intersect（交集）和except（差集）操作。
+ 功能：成员检测、从序列中去除重复项以及数学中的集合类计算，例如交集、并集、差集与对称差集等等。
sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有 改变，除非你使用重定向存储输出。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件；简化对文件的反复操作；编写转换程序等。
本文将详解集合的实现思路并使用TypeScript实现类似于ES6中的Set集合以及集合的基本运算，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
集合是一种不允许值重复的顺序数据结构。 本文将详解集合的实现思路并使用TypeScript实现类似于ES6中的Set集合以及集合的基本运算，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
STL 对这个序列可以进行查找，插入删除序列中的任意一个元素，而完成这些操作的时间同这个序列中元素个数的对数成比例关系，并且当游标指向一个已删除的元素时，删除操作无效。而一个经过更正的和更加实际的定义应该是：一个集合(set)是一个容器，它其中所包含的元素的值是唯一的。这在收集一个数据的具体值的时候是有用的。集合中的元素按一定的顺序排列，并被作为集合中的实例。一个集合通过一个链表来组织，在插入操作和删除操作上比向量(vector)快，但查找或添加末尾的元素时会有些慢。具体实现采用了红黑树的平衡二叉树的数据结构。
了解 Python 集合: 它们是什么，如何创建它们，何时使用它们，什么是内置函数，以及它们与集合论操作的关系
几乎每种编程语言中，都有集合结构。集合比较常见的实现方式是哈希表，这里使用 JavaScript 的 Object 进行封装。
——老子
集合是一个数据类型，它其中的每个元素的顺序不固定，但唯一。多么绕的一句话，回味，一定要好好回味。
查看到有两个版本的Redis，豁然开朗，将原始版本（Redis v3.2.11），清除Redis v3.2.11（make clean），并删除/user/local/redis。然后重新安装Redis v4.0，但是另一个问题出现了、安装路径变了，无法直接执行redis-server命令，于是进行如下操作：
一、初识Redis Redis和Memcached类似，也属于k-v数据存储，但是功能和操作性要比Memcached好很多。 Redis官网redis.io, 当前最新稳定版4.0.1 支持更多value类型，除了和string外，还支持hash、lists（链表）、sets（集合）和sorted sets（有序集合） redis使用了两种文件格式：全量数据(RDB)和增量请求(aof)。 全量数据格式是把内存中的数据写入磁盘，便于下次读取文件进行加载。 增量请求文件则是把内存中的数据序列化为操作请求，用
本文介绍了如何通过shell命令行进行两个文件之间的对比，包括使用cat命令、while循环、for循环以及grep命令等方法。通过这些方法，可以方便地求出两个文件中每行对比的相同内容，并输出结果。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
set_intersection：求两个容器的交集 set_union：求两个集合的并集 set_difference：求两个集合的差集 1.set_intersection #include<iostream> using namespace std; #include <vector> #include <algorithm> //常用集合算法 set_intersection void myPrint(int val) { cout << val << " "; } void test01
排序算法有哪些？ 最快的排序算法是哪个？ 手写一个冒泡排序 手写快速排序代码 快速排序的过程、时间复杂度、空间复杂度 手写堆排序 堆排序过程、时间复杂度及空间复杂度 写出你所知道的排序算法及时空复杂度，稳定性 二叉树给出根节点和目标节点，找出从根节点到目标节点的路径 给阿里2万多名员工按年龄排序应该选择哪个算法？ GC算法(各种算法的优缺点以及应用场景) 蚁群算法与蒙特卡洛算法 子串包含问题(KMP 算法)写代码实现 一个无序，不重复数组，输出N个元素，使得N个元素的和相加为M，给出时间复杂度、空间复杂度。手写算法 万亿级别的两个URL文件A和B，如何求出A和B的差集C(提示：Bit映射->hash分组->多文件读写效率->磁盘寻址以及应用层面对寻址的优化) 百度POI中如何试下查找最近的商家功能(提示：坐标镜像+R树)。 两个不重复的数组集合中，求共同的元素。 两个不重复的数组集合中，这两个集合都是海量数据，内存中放不下，怎么求共同的元素？ 一个文件中有100万个整数，由空格分开，在程序中判断用户输入的整数是否在此文件中。说出最优的方法 一张Bitmap所占内存以及内存占用的计算 2000万个整数，找出第五十大的数字？ 烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？ 求1000以内的水仙花数以及40亿以内的水仙花数 5枚硬币，2正3反如何划分为两堆然后通过翻转让两堆中正面向上的硬8币和反面向上的硬币个数相同 时针走一圈，时针分针重合几次 N*N的方格纸,里面有多少个正方形 x个苹果，一天只能吃一个、两个、或者三个，问多少天可以吃完？
来自：酷 壳 - CoolShell 链接：http://33h.co/wipp1
SQL进阶-8-利用SQL进行集合运算 SQL本身就是以集合作为基础的，本文中记录的是利用各种集合运算。 交集 并集 差集 异或集 交集 内连接相当于是求两个集合的交集，相当于是集合的积（inters
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
Redis的set相当于Java语言里面的HashSet，它内部键值对是无序的、唯一的。它的内部实现相当于一个特殊的字典，字典中所有的value都是一个值NULL。
在python3对列表的处理中，会经常使用到Python求两个list的差集、交集与并集的方法。
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢？
事实是否可靠，我们该问谁？我们该如何分析和判断？ 平均数在寻找数据典型值方面是一个好手段，但是平均数不能说明一切。平均数能够让你知道数据的中心所在，但若要给数据下结论，尽有均值、中位数、众数还无法提供充足的信息。分析数据的分散性和变异性，可以更好地认识和理解数据。通过各种距和差来度量分散性和变异性。 使用全距区分数据集 平均数往往给出部分信息，它让我们能够确定一批数据的中心，却无法知道数据的变动情况。 通过计算全距（也叫极差），轻易获知数据的分散情况。全距指出数据的扩展范围，计算方法是用数据集中的最大数减去
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART （Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢
一、集合的使用 集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下： 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了 关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系 list_1 = [1, 4, 5, 7, 3, 6, 7, 9] list_1 = set(list_1) print(list_1, type(list_1)) list_2 = set([2, 6, 0, 66, 22, 8, 4]) print(list_1, list_2) print(list_1.intersection(li
既然是操作 Set，那么方法自然是 opsForSet() ，每种数据类型都有自己的操作方法。
的自然数集合：N = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, …} ，集合中的对象采用花括号包围
在网上看到一篇GBDT介绍非常好的文章，GBDT大概是非常好用又非常好用的算法之一了吧(哈哈 两个好的意思不一样)
Redis 的集合不是一个线性结构，而是一个哈希表结构，它的内部会根据 hash 分子来存储和查找数据，理论上一个集合可以存储2的32次方减一（约42亿）个元素。
对于后台开发工程师而言，不管你是什么语言的工程师。对于统计线上数据，从日志提炼信息等等场景，awk都是必备神器！
一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度”
一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度”Gr
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
本文主要讲的是一个小的功能代码的优化案例，用到的知识点主要包括函数式接口（BiPredicate和Consumer）、泛型、lambda表达式、stream流。主要目的是提高代码质量，减少 “流水账” 的重复代码，提高可读性和可维护性。实现的功能是：对比两个嵌套List，求交集和差集，并对交集和差集做对应的消费处理。希望能以此抛转引玉，扩展大家使用 函数式接口的场景。
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
不可变类型：值改变，id也跟着变了，证明申请了新的内存空间来存新值，根本没有改变量值
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。随着互联网 web 2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web 2.0 网站，特别是超大规模和高并发的 SNS(社交) 类型的 web 2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
这次给大家带来的是牛客一位昵称为hel-mal的朋友分享的面经，勾玉在这里做出分析解答，一起看看吧~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
