未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis，趁着这段时间业务并不太繁忙，抽点时间预习和复习Redis的相关内容。刚好看到博客下面的UV和PV统计，想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型，于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景（暂时不探究HyperLogLog的实现原理）。Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的，使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9。
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原文地址：http://www.oschina.net/question/587367_156025 学计算机的人是幸福的，因为在这个领域中有如此多的通俗易懂（相对来说）的经典好书，你需要做的只是坚持把它们一本一本读下去而已。在这里列出一些我看过或者准备看的算法书籍，以供参考。 第一名 原书名：The Art of Computer Programming 中文名：计算机程序设计艺术 作者：Donald E.Knuth 难度：★★★★★ 个人评价：★★★★★ 推荐程度：★★★ 本书是算法分析
其次，我们需了解下傅立叶变换的基本概念：即它能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。
哈希是Redis的一种基础数据结构，Redis底层维护的是一个开散列，会把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到关键字冲突，那么就会拉出一个链表出来。
今天来聊一聊拼多多的一道后台面试真题，是一道简单的架构类的题目：拼多多有数亿的用户，那么对于某个网页，怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢？
当然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常态，每天工作时间基本都是超过12个小时，也是相当辛苦的。
众所周至，拼多多的待遇也是高的可怕，在挖人方面也是不遗余力，对于一些工作3年的开发，稍微优秀一点的，都给到30K的Offer，当然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常态，每天工作时间基本都是超过12个小时，也是相当辛苦的。废话不多说，今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题，是一道简单的架构类的题目：拼多多有数亿的用户，那么对于某个网页，怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢？
HyperLogLog是一种概率算法,提供了不精确的去重计数方案,是有误差的基数统计.
转自：JarvisChu 之前将的算法都是确定的，即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类： 1、数值概率算法 用于数值问题的求解，通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解，但不一定是正确解，正确的概率依赖于算法运行的时间，算法所用的时间越多，正确的概率也越高。求问题的准确解； 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解，直到求得正确解或调用次
1. 口令 从密码学角度来看，各种网站、系统、软件的登录密码本质上不是密码，而是口令。 2. 密码学的应用 2.1 安全通信 HTTPS 实时消息加密 WiFi Bluetooth 2.2 磁盘文件加密 EFS（Encrypting File System） TrueCrypt Bitlocker 2.3 内容保护 CSS（Content Scrambling System） AACS（Advanced Access Control System） 2.4 用户认证 Kerberos 3. 加密 3.1 对
”昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路”，我们先从Redis的特性、用途及数据类型这几个方面介绍下Redis，对其有个总体上的认知。
原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。
题目：将一个正整数分解质因数。例如：输入90,打印出90=233*5。 程序分析：对n进行分解质因数，应先找到一个最小的质数k，然后按下述步骤完成： (1)如果这个质数恰等于n，则说明分解质因数的过程已经结束，打印出即可。 (2)如果n != k，但n能被k整除，则应打印出k的值，并用n除以k的商,作为新的正整数你n,重复执行第一步。 (3)如果n不能被k整除，则用k+1作为k的值,重复执行第一步。
获得这届「计算机界诺贝尔奖」——ACM A.M.图灵奖的，是普林斯顿高等研究院数学学院的教授Avi Wigderson。
朴素贝叶斯分类器算法是一系列概率算法，基于贝叶斯定理和每对特征之间条件独立的“朴素”假设而应用。 贝叶斯定理计算概率P（c | x），其中c是可能结果的类别，x是必须分类的给定实例，表示某些特定特征。
我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目，382 和 398 题，关于水塘抽样算法（Reservoir Sampling），本质上是一种随机概率算法，解法应该说会者不难，难者不会。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 382. 链表随机节点（中等） 398. 随机数索引（中等） 384. 打乱数组（中等）
原来早有耳闻的「米勒-拉宾检验」，可以认为是费马小定理的优化版，被广泛用于计算机判断某数是否为质数。…（虽然路径并不相同。AKS更像是对费马素性检验思路上的优化）
具体来说，我们把链表中的一些节点提取出来，作为索引，类似于二叉搜索树，得到如下结构：
一，SVM（Support Vector Machine）支持向量机 a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点：计算量大
2.费尔马素性测试法法。费马小定理：假如p是质数，a是整数，且a、p互质，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1，即：a^(p-1)≡1(mod p)。
进化算法作为一种随机优化算法在复杂函数优化、组合优化与路径规划等领域具有广泛的应用。本文从进化算法的发展现状、缺陷与改进等方面进行了细致的分析调研。具体介绍了NP问题的定义与研究成果，并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。在标准数据集上的实验结果表明，进化算法在求解NP问题具有一定的实用性与延展性。
1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时，在其经过的路径上释放信息素（外激素）。蚂蚁基本没有视觉，但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹，由此来决定何去何从，并倾向于朝着信息素强度
2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据，结合Redis你会如何实现？
在上一期讲到如何测试概率型业务接口之后，产品又提出了新的需求，总结来说是非固定性概率算法，有一套“算法”来计算用户下一次中奖的概率。
摘要：考虑一种随机算法，该算法使用递归从分布中精确地绘制样本。这种算法被称为完美模拟，这里建立各种用于构建这种算法的方法都源自相同的结果：完美模拟的基本定理（FTPS）。 FTPS为递归概率算法的输出提供了两个必要且充分的条件，以准确地得出所需的分布。首先，算法必须以概率1终止。其次，算法必须是局部正确的，这意味着如果原始算法中的递归调用被从所需分布中抽取的oracles取代，那么这个新算法可以被证明是正确。虽然验证这些条件通常很简单，但它们却非常强大，给出了接受/拒绝的正确性，来自过去的耦合，随机性回收器，一次性读取CFTP，部分拒绝采样，部分递归接受拒绝以及各种伯努利工厂。我们通过为线性函数构建一个新的伯努利工厂来说明这种算法的使用，比前一种方法快41％。
2020-09-22：已知两个数的最大公约数和最小公倍数，并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。如何判断这两个数是否存在？
我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决定趁这个机会，写一系列关于算法的文章。这样做，主要是为了加强自己复习的效果，我想，如果能将复习的东西用自己的理解写成文章，势必比单纯的读书做题掌
相关文献 报了蓝桥杯比赛，几乎零基础，如何准备，请大牛指导一下。谢谢？ 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
摘要： Naive Bayes分类器的解释有很多，但是基于一个小例子来解释的不多，本文就是基于一个简单通俗易懂的小例子来解释Naive Bayes分类器。 最简单的解决方案通常是最强大的解决方案，而朴素贝叶斯就是一个很好的证明。尽管机器学习在过去几年取得了巨大的进步，但朴素贝叶斯已被证明不仅简单，而且快速、准确、可靠。它已经成功地用于许多项目中，而且它对自然语言处理（NLP）的问题的解决提供了很大的帮助。 朴素贝叶斯是利用概率论和贝叶斯定理预测样本类别（如新闻或客户评论）的概率算法。它们是概率性的，这意
在个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些介绍了推荐下中不可避免都会遇到的问题，这里介绍一些不可忽视的一些内容。
最近工作中遇到了一个问题：如何对大规模题库去重？公司经过多年的积累，有着近亿道题目的题库，但是由于题目来源不一导致题库中有很多重复的题目，这些重复的题目在检索时，除了增加搜索引擎的计算量外，并不会提高准确率。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
黑暗的内存管理 很多人对 C 语言深恶痛绝，仅仅是因为 C 语言迫使他们在编程中必须手动分配与释放内存，然后通过指针去访问，稍有不慎可能就会导致程序运行运行时出现内存泄漏或内存越界访问。 C 程序的内存泄漏只会发生在程序所用的堆空间内，因为程序只能在堆空间内动态分配内存。NULL 指针、未初始化的指针以及引用的内存空间被释放了的指针，如果这些指针访问内存，很容易就让程序挂掉。 除了堆空间，程序还有个一般而言比较小的栈空间。这个空间是所有的函数共享的，每个函数在运行时会独占这个空间。
Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站，这是一个相当简单的任务，一般的做法是存储用户ID，然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量，这是一种可行的做法，但是慢慢就会发现随着用户的不断增长，存储集合数据所需要的空间越来越大，所需要的统计成本也越来越高，因此我们需要另外一种算法来解决这个问题，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法。但跟原版论文不同的是，好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现)。
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。
你只看到电影中程序员那飞快的指法，却不知道其编译器是一个坑；你看我们现实中程序员的纷纷扰扰，却未看到我们步步为营和流下的汗水，程序员用拼搏为自己代言。 如今，有一个让你变得高端大气上档次的机会，你会错过吗？有个条成功的捷径你会去吗？拥有了它你也可以像电影中的程序员那编程？ 程序员想要华丽的变身请猛戳：摸我摸我。 其实你看完了之后那只是一个梦，真实的情况是这样的。点我点我就带你回到现实世界，醒醒吧！ 1、 C语言程序员必读的5本书 为什么在程序员中，C语言如此流行呢？这背后有很多原因。 它独立于平台，可以
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