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编码技巧 --- 内存有限下合并大文件

这其实就是「归并排序中的 Merge()函数的处理思路」。想仔细了解可以看一下数据结构与算法 --- 排序算法（二） 实现 可以将文件看作数组，那问题就变成了多个有序数组合并为一个有序数组。...minValue = arrays[j][currentIndex[j]]; minIndex = j; } } // 将最小值放入合并后的数组...然后，我们依次从所有数组中选择最小值，将其放入合并后的数组中，并更新对应数组的索引。重复这个过程直到合并后的数组填满，即得到了合并后的有序数组。...（数组），在读取数据时，一次性读取一批数据到内存（如同文章开头的示例），同理，写入数据时，先写数据到内存，等内存满了之后，在一次性地将内存中的数据写入到最终的排序文件中。...至于为什么要等到内存满了才写入，是因为磁盘的读写速度远慢于内存的读写速度，等到内存满了在写入，能够充分利用内存，节省执行时间，提高效率，但是还是需要注意尺度，避免程序直接崩溃

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【29期】Java集合框架 10 连问，你有被问过吗？

所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。 3.为什么HashMap是线程不安全的 见20期：【20期】你知道为什么HashMap是线程不安全的吗？...，而是增加多个存储单元，每次增加的存储单元的个数在内存空间利用与程序效率之间要取得一定的平衡。...2.当我们试图把某个类的对象当成 HashMap的 key，或试图将这个类的对象放入 HashSet 中保存时，重写该类的equals(Object obj)方法和 hashCode() 方法很重要，而且这两个方法的返回值必须保持一致...List(列表) List的元素以线性方式存储，可以存放重复对象，List主要有以下两个实现类： 1.ArrayList: 长度可变的数组，可以对元素进行随机的访问，向ArrayList中插入与删除元素的速度慢...LinkedList: 采用链表数据结构，插入和删除速度快，但访问速度慢。

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    29. Java集合框架 10 连问，你有被问过吗？

    所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。 3.为什么HashMap是线程不安全的 见20. 你知道为什么HashMap是线程不安全的吗？...，而是增加多个存储单元，每次增加的存储单元的个数在内存空间利用与程序效率之间要取得一定的平衡。...当我们试图把某个类的对象当成 HashMap的 key，或试图将这个类的对象放入 HashSet 中保存时，重写该类的equals(Object obj)方法和 hashCode() 方法很重要，而且这两个方法的返回值必须保持一致...List(列表) List的元素以线性方式存储，可以存放重复对象，List主要有以下两个实现类： ArrayList: 长度可变的数组，可以对元素进行随机的访问，向ArrayList中插入与删除元素的速度慢...LinkedList: 采用链表数据结构，插入和删除速度快，但访问速度慢。

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    Java 集合（List、Set、Map 等）相关问答归纳再整理

    注：最近因个人原因，更新速度可能会相对慢一些，这段时间过去就会缓和很多，公众号会持续更新。我也在用这段时间，好好沉淀一下自己。希望能给大家带来更好的文章。...但是为这种速度所付出的代价是数组对象的大小被固定，并且在其生命周期中不可改变。...具体分析可参考我在知乎的回答：Java遍历HashSet为什么输出是有序的？@BWH_Steven 的答案 这个问题非常值得深入分析，对于 Set 和 Map 源码的理解很有帮助！！！...使用 put() 方法将元素放入 map 中 使用 add() 方法将元素放入 set 中，但 add() 方法实际调用的还是 HashMap 中的 put() 方法。...& 而不用 % 呢，因为位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快，这样就导致位运算 & 效率要比取模运算 % 高很多。

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    java集合详解完整版（超详细）「建议收藏」

    2、List实现类 ArrayList：底层数据结构是数组，查询快，增删慢，线程不安全，效率高，可以存储重复元素 LinkedList： 底层数据结构是链表，查询慢，增删快，线程不安全，效率高，可以存储重复元素...在遍历的时候会比HashMap慢，不过有种情况例外，当HashMap容量很大，实际数据较少时，遍历起来可能会比LinkedHashMap慢，因为LinkedHashMap的遍历速度只和实际数据有关，和容量无关...，而HashMap的遍历速度和他的容量有关。...所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。...这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash”。（n代表数组长度）。这也就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 这个算法应该如何设计呢？

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    一文读懂JDK7,8,JD9的hashmap，hashtable，concurrenthashmap及他们的区别

    ，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就会采用头插法将其放入单链表中。...如果不同的key都映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。且新来的是放在头节点。...3.2：为什么是头插法（为什么这么设计）？ 因为HashMap的发明者认为，后插入的Entry被查找的可能性更大，所以放在头部（因为get（）查询的时候会遍历整个链表）。...4.1：hashmap的默认数组长度是多少？ 默认为16 4.2：为什么？ 之所以选择16，是为了服务于从key映射到index的hash算法（看下面）。...理解例子：在一个环形跑道上，两个运动员在同一地点起跑，一个运动员速度快，一个运动员速度慢。当两人跑了一段时间，速度快的运动员必然会从速度慢的运动员身后再次追上并超过，原因很简单，因为跑道是环形的。

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    HashMap 实现及原理

    这里先给出HashMap的存储结构，在后面的源码分析中，我们将更加详细的对此作介绍。HashMap采取数组加链表的存储方式来实现。亦即数组（散列桶）中的每一个元素都是链表，如下图： ?...不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。...为什么不一直使用红黑树？ 之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。...故探查h1=(2+1)％13=3，此地址开放，所以将15放入T[3]中。 当插入第7个关键字68时，其散列地址3已被非同义词15先占用，故将其插入到T[4]中。...，并将原来的对象放入新的bucket数组中。

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    这21个刁钻的HashMap面试题，我把阿里面试官吊打了

    存储对象时，将 K/V 键值传给 put() 方法： ①、调用 hash(K) 方法计算 K 的 hash 值，然后结合数组长度，计算的数组下标； ②、调整数组大小（当容器中的元素个数大于 capacity...JDK 1.8 中，是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度，功效和质量来考虑的，减少系统的开销，...答：“调用哈希函数获取Key对应的hash值，再计算其数组下标； 如果没有出现哈希冲突，则直接放入数组；如果出现哈希冲突，则以链表的方式放在链表后面； 如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD...9.拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？...之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。

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    阿里 HashMap 面试夺命连环 21 问

    存储对象时，将 K/V 键值传给 put() 方法： ①、调用 hash(K) 方法计算 K 的 hash 值，然后结合数组长度，计算得数组下标； ②、调整数组大小（当容器中的元素个数大于 capacity...JDK 1.8 中，是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度，功效和质量来考虑的，减少系统的开销，...答：“调用哈希函数获取Key对应的hash值，再计算其数组下标； 如果没有出现哈希冲突，则直接放入数组；如果出现哈希冲突，则以链表的方式放在链表后面； 如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD...9、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？...之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。推荐：面试问红黑树，我脸都绿了。

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    彻底服了：HashMap 夺命二十一问，顶不住了！

    存储对象时，将 K/V 键值传给 put() 方法： 1、 调用 hash(K) 方法计算 K 的 hash 值，然后结合数组长度，计算得数组下标； 2、 调整数组大小（当容器中的元素个数大于 capacity...JDK 1.8 中，是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度，功效和质量来考虑的，减少系统的开销，...答：“调用哈希函数获取Key对应的hash值，再计算其数组下标； 1、 如果没有出现哈希冲突，则直接放入数组；如果出现哈希冲突，则以链表的方式放在链表后面； 2、 如果链表长度超过阀值( TREEIFY...9.拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？...之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。

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    21个刁钻的HashMap 面试

    存储对象时，将 K/V 键值传给 put() 方法： ①、调用 hash(K) 方法计算 K 的 hash 值，然后结合数组长度，计算得数组下标； ②、调整数组大小（当容器中的元素个数大于 capacity...JDK 1.8 中，是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度，功效和质量来考虑的，减少系统的开销，...答：“调用哈希函数获取Key对应的hash值，再计算其数组下标； 如果没有出现哈希冲突，则直接放入数组；如果出现哈希冲突，则以链表的方式放在链表后面； 如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD...9.拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？...之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。

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    单链表习题——快慢指针类习题详解！（2）

    正文： 1.快慢指针是什么 顾名思义，快慢指针就是一个快指针和一个慢指针，一个指针向后走到速度快（一般我们在使使用快指针的时候让它向后走两步），所以被称之为快指针，一个指针向后走的速度慢（一般我们在使用满指针的时候让它走一步...，问题是这个不是数组，而是单链表，我们不可以用除法直接寻找单链表，我们需要遍历单链表来找到中间节点，小编那时候想到过一个解法，就是把单链表的每一个元素都放入到一个新开辟的数组中，然后我们通过数组找到中间节点里面存的数据...不要着急，下面听小编娓娓道来：首先，如果这个链表是循环链表的话，快慢指针肯定会相遇的，至于为什么相遇，小编在后面会通过数学推理来给各位解答的！其次，为什么循环结束以后就直接返回flase呢？...，小编当初是想着把链表的数据都放入到数组里面，我们可以通过除法的方式来找到中间的数，然后从这里开始向左向右读取的，毕竟，数组这个连续的结构还是蛮好用的，不过此时我相信很多读者朋友已经读取到关键信息了，找中间结点...，此时我们直接结束循环，然后此时我们设置的第三个指针开始与慢指针保持同样的速度，然后我们通过循环，循环的条件还不用管，此时我们首先开始判断慢指针和这个指针是否相等，不相等的话直接让他俩同时走，当他们相等的时候

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    面试：HashMap 夺命二十一问！你都能 回答出来吗？

    7.HashMap中put方法的过程？ 8.数组扩容的过程？ 9.拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？ 10.说说你对红黑树的见解？...存储对象时，将 K/V 键值传给 put() 方法： ①、调用 hash(K) 方法计算 K 的 hash 值，然后结合数组长度，计算得数组下标； ②、调整数组大小（当容器中的元素个数大于 capacity...JDK 1.8 中，是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度，功效和质量来考虑的，减少系统的开销，...答：“调用哈希函数获取Key对应的hash值，再计算其数组下标； 如果没有出现哈希冲突，则直接放入数组；如果出现哈希冲突，则以链表的方式放在链表后面； 如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD...之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。推荐：面试问红黑树，我脸都绿了。

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    比pandas更快的库

    本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。 我们需要使用其他数据处理库，以使程序运行得更快。不用担心，这些库都具有与pandas类似的语法，因此学习如何使用也非常容易。...pandas为什么慢 由于底层的numpy数组数据结构和C代码，pandas库已经相当快了。然而，默认情况下，所有Python代码都在单个CPU线程上运行，这使得pandas运行慢。...2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。值得注意的是，在许多测试（merge、filter、groupby等）中，modin比Panda慢。...3.Datatable在进行简单的列计算时并不差，而且速度非常快。 从对更大数据集的测试中，还可以看到，在大多数测试中，polars的性能始终优于所有其他库。...虽然没有测试这四个库的每个方面，但所测试的操作在数据分析工作中非常常见。结果表明，用polars替换pandas可能会将Python程序的速度提高至少2-3倍。

    1.5K30

    ConcurrentDictionary 对决 Dictionary+Locking

    当然，我碰到的问题与我的使用方法有关，一般来说，我会使用字典类型来缓存一些数据： 这些数据创建起来非常的慢； 这些数据只能创建一次，因为创建第二次会抛出异常，或者多次创建可能会导致资源泄漏等； 我就是在第二个条件上遇到了问题...虽然 ConcurrentDictionary 中的 Node 分配要慢些，我也没有尝试将 1 亿个数据项放入其中来测试时间。因为那显然很花费时间。 但大部分情况下，一个数据项被创建后，其总是被读取。...把数据项放入 Bucket 中的速度是机器快速的。真正使 ConcurrentDictionary 胜出的原因是因为它能够并行的创建对象。 不过，其实我们也可以做同样的事。...但也有同样的问题，就是某些值可能被生成来，但从没被使用过。 结论 那么，有结论了没？ 此时此刻，还是有一些的： 所有的字典类速度都非常快。即便我已经创建了上百万的数据，速度依然很快。...真相是：将所有的 Node 都放到一个数组中，无论分配和读取都是最快的方法，即使我们需要另外一个数组来记录在哪里能找到那些数据项。

    1.6K70

    精读《算法 - 滑动窗口》

    你有没有想过，为什么快排用二分法，而不是三分法？为什么每次中间来一刀，可以最快排完？原因是二分可以用最小的 “深度” 将数组切割为最小粒度。...那么同理，快慢指针中，慢指针要想被尽快追上，速度可能最好是快指针的一半。那从逻辑上分析，为什么呢？...直观来看，如果慢指针太慢，可能大部分时间都在进入环形之前的位置转悠，快指针虽然快，但永远在环里跑，所以总是无法遇到慢指针，这给我们的启示是，慢指针不能太慢；如果慢指针太快，几乎速度和快指针一样，就像两个运动员都互不相让的争夺第一一样...所以这样分析下来，慢指针只能取折中的一半速度。 但用一半的慢速真的能最快相遇吗？...判断链表中点 快指针是慢指针速度 2 倍，当快指针到达尾部，慢指针的位置就是链表中点。

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    Java数据结构告诉你如何选用数据集合（2）顺序表

    那么我们来实现一下其他几个重要的方法，先是在队尾添加： /** * 将数据插入到队尾 * @param value 插入的值 */ public void add(T value){ //如果长度没有超过...但是在创建之前，要先把数组原数据记录下来（这里用了temp数组），然后再把原数据放入变长后的data数组。...下面来解决两个问题： ①为什么顺序表查询快？ 这里我们没有去实现查询方法，但是我们知道顺序表的底层实现是通过数组的。可以说顺序表的查询就是数组的查询，而且数据存储在相邻的内存，所以查询的时候快。...②为什么顺序表插入慢？ 我们已经实现了插入和删除方法，会发现有多次复制。我们在对中插入，大概是这么一个步骤：保存index到队尾的数据->插入数据->把保存的数据赋值回来。...这样就消耗了很多资源，所以速度要慢。在数据少的时候感觉不到什么，数据量一大就有天朗之别。所以学习数据结构还是非常有必要的，今天就先到这里。

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    Leetcode【473、698】

    注意：前面对数组从大到小排序在回溯过程中也是非常有必要的，因为这样做保证了大的数字先进行组合成目标数，可以减少迭代次数（贪心思想）。 时间复杂度为 O(N!)。...这里可以理解为构造了 k 个大小为目标数的“桶”。然后，在回溯过程中，我们将数组中的每个数递归放入到这 k 个“桶”中（回溯函数参数就是数组的索引）。...如果所有数都能放到“桶”中（数组索引达到数组长度），说明可以划分成 k 个相等的子集，返回 True。 证明：为什么只需要判断恰好用完即可返回 True？...故，当所有数字恰好用完时，targets 数组中每个位置都是 0。 同样的，编程时要对数组进行从大到小排序，可以保证大的数先组合成目标数（大的数先放入“桶”中，贪心思想）。...这种方法的时间复杂度和上述方法一样，均是 O(N!)，但是速度要慢一些（可能迭代的次数多一些吧）。

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    公开课 redis系列一 redis的故事以及redis在秒杀中的使用场景

    就是他们始终想各种办法, 找到硬件的优势 提问: 将一个文件放在硬盘上, 为什么随着文件越来越大, 10M查一个字符串和1G查一个字符串,查找速度是不一样的, 会变慢, 磁盘查找的速度会变慢?....速度自然就会慢了 　　 总结: 数据库为什么快?...数据量足够足够大, 几T,几十T 　　那么读取数据的速度依然是毫秒级别的, 因为他依然走的是B+Tree索引->索引-> 数据, 最终数据是磁盘读取的, 磁盘读取的速度是ms级别的, 那么查询的速度不会慢...这要从创建redis的人来说起了,  刚开始发明数据库的作者只是想做短域名的映射, 将短域名映射对应的长域名. 且要查询速度快, 还要进行数据快速统计, 他要的是速度. ...存取数据到memcache的步骤 1. 有一个数组[a, b, c, d, e], 保存到memcache中, 将数据的v进行序列化成json字符串, 保存到memcache 2.

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