基本概念 所谓完美哈希函数。就是指没有冲突的哈希函数。即对随意的 key1 != key2 有h(key1) != h(key2)。 设定义域为X,值域为Y, n=|X|,m=|Y|。那么肯定有m>=n,假设对于不同的key1,key2属于X,有h(key1)!=h(key2),那么称h为完美哈希函数,当m=n时,h称为最小完美哈希函数(这个时候就是一一映射了)。
hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.
给40亿个不重复的无符号整数,没排过序,给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在这40亿个数中
位图的优点是节省空间,快,缺点是要求范围相对集中,如果范围分散,空间消耗上升,同时只能针对整型,字符串通过哈希转化成整型,再去映射,对于整型没有冲突,因为整型是有限的,映射唯一的位置,但是对于字符串来说,是无限的,会发生冲突,会发生误判:此时的情况的是不在是正确的,在是不正确的,因为可能不来是不在的,但是位置跟别人发生冲突,发生误判
1. 在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到
现象:用户读信时,根据路径的哈希结果,访问四台服务器中一台请求文件,这四台缓存机器已经下线,访问不到再去后端存储访问浪费了时间
在一个高并发的计数系统中,如果一个key没有计数,此时我们应该返回0,但是访问的key不存在,相当于每次访问缓存都不起作用了。那么如何避免频繁访问数量为0的key而导致的缓存被击穿?
位图的概念:所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据是否存在的。
所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作,而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的,很多人在填写昵称时,常常会看到 此昵称已存在 的提示,系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢?总不能挨个去遍历对比吧,这时候就需要我们本文中的主角: 布隆过滤器
我们在上一节中学习了 位图,知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中,但是位图有如下的缺点:
/** * Hash模板 * Based: 0 * template<unsigned long _SZ,class _T, unsigned long *pFun(_T _Off)> * class _My_Hash_ToInt * 传入数据大小_SZ,传入类型_T,Hash函数 * 传入类型_T必须重载 = 和 == 符号 * 收录了ELFHash函数 * 主要是为了判重的简化些的模板 * Hash算法性能比较见 http://www.cnblogs.com/lonelycatcher
我们知道数据的最小存储位是比特(bite),每个比特位只能是0或1,我们用1和0来表示在或不在,或是其它类型的状态信息,这种结构称作位图。
参考网址: http://www.partow.net/programming/hashfunctions/
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容,位图,布隆,海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念: 位图其实就是哈希的变形,同样通过映射来处理数据,只不过位图本身并不存储数据,而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在,1代表存在,0代表不
问题:给40亿个不重复的无符号整数,没排过序。给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在 这40亿个数中。【腾讯】
我们在使用新闻客户端看新闻时,它会给我们不停地推荐新的内容,它每次推荐时要去重,去掉那些已经看过的内容。问题来了,新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的? 用服务器记录了用户看过的所有历史记录,当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选,过滤掉那些已经存在的记录。 如何快速查找呢?
1.C++模板的作用。 将算法与具体对象分离,与类型无关,通用,节省精力 2.socket编程,如果client断电了,服务器如何快速知道??? 有以下几个技术: 使用定时器(适合有数据流动的情况); 使用socket选项SO_KEEPALIVE(适合没有数据流动的情况); 3.fork()一子进程程后 父进程癿全局变量能不能使用??? fork后子进程将会拥有父进程的几乎一切资源,父子进程的都各自有自己的全局变量。不能通用,不同于线程。对于线程,各个线程共享全局变量。 4.4G的long型整数中
用哈希表存储用户记录,缺点是需要消耗较大的内存;用位图存储用户记录,缺点是位图一般处理整形,内容是字符串或者自定义类型就很勉强。基于以上,若将哈希和位图结合,称为布隆过滤器,会不会把上面的问题都解决了呢?
关于哈希表的两种实现方法:闭散列、开散列 已经在上一篇文章中学习过了,闭散列 存在 踩踏 问题,十分影响效率,因此在实践中往往会选择更加优秀的 开散列,哈希表(开散列)又叫做 哈希桶,作为被选中的结构,我们需要对其进行改造,完善哈希桶,使其最终能封装出 unordered_set 与 unordered_map
那有没有什么 办法可以解决呢? 这就是我们今天要学的布隆过滤器(Bloom Filter)
FNV哈希算法有如下两种,FNV-1a相比FNV-1,散列分布更好。二者不同点为:for循环两行代码的顺序相反
它可以将一个长度不固定的数据,通过算法,获取其特征值生成一个固定的,较短的数据,压缩其文件标识.
Practical Aspects of Learning Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython;
一、散列表基本概念 1、散列表(hash table) ,也叫哈希表,是根据关键码而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码映射到表中一个位置 来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/50292659
在 C++98 中,STL 提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到 O(logN),即最差情况下需要比较红黑树的高度次,当树中的节点非常多时,查询效率也不理想。最好的查询是,进行很少的比较次数就能够将元素找到,因此在 C++11 中,STL 又提供了4个 unordered 系列的关联式容器,这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似,只是其底层结构不同,本文中只对 unordered_map 和 unordered_set 进行介绍,unordered_multimap 和 unordered_multiset 大家可以查看文档介绍 - - - unordered_multimap / unordered_multiset.
前端爱好者的聚集地 javascript的对象就是一个哈希表,为了学习真正的数据结构,我们还是有必要自己重新实现一下。 基本概念 哈希表(hash table )是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构,通过哈希表,数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系,建立这种对应关系的函数称为哈希函数。 哈希表的构造方法 假设要存储的数据元素个数是n,设置一个长度为m(m > n)的连续存储单元,分别以每个数据元素的关键字Ki(0<=i<=n-1)为自变量,通过哈希函数hash(Ki),把
课程目标:学习简单的数据展示,训练一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个 教程 (http://opentechschool.github.io/python-data-intro/core/notebook.html) 可以直接安装 anaconda (https://www.anaconda.com/download/),里面包含了各种库,也包含了ipython; 推荐使用python2的版本,因为很多lib只
一般大公司的机器学习团队,才会尝试构建大规模机器学习模型,如果去看百度、头条、阿里等分享,都有提到过这类模型。当然,大家现在都在说深度学习,但在推荐、搜索的场景,据我所知,ROI并没有很高,大家还是参考wide&deep的套路做,其中的deep并不是很deep。而大规模模型,是非常通用的一套框架,这套模型的优点是一种非常容易加特征,所以本质是拼特征的质和量,比如百度、头条号称特征到千亿规模。可能有些朋友不太了解大规模特征是怎么来的,举个简单的例子,假设你有百万的商品,然后你有几百个用户侧的profile,二者做个交叉特征,很容易规模就过10亿。特征规模大了之后,需要PS才能训练,这块非常感谢腾讯开源了Angel,拯救了我们这种没有足够资源的小公司,我们的实践效果非常好。
首先需求比较简单,将所有的号码段(如130、131、132)的全部手机号的md5和其对应的手机号存起来,将来传入一批手机号的md5,能迅速给出对应的明文手机号。这样的存储业务在dsp系统中会有类似的场景,可能放的是imei号,cookie等。
Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出。它可以用于检索一个元素是否在一个集合中。
1. 大厂经典的面试题,给你40亿个不重复的无符号整数,让你快速判断一个数是否在这40亿个数中,最直接的思路就是遍历这40亿个整数,逐一进行比对,当然这种方式可以倒是可以,但是效率未免太低了。 另一种方式就是排序+二分的查找,因为二分查找的效率还是比较高的,logN的时间复杂度,但是磁盘上面无法进行排序,排序要支持下标的随机访问,这40亿个整数又无法加载到内存里面,你怎么进行排序呢?所以这样的方式也是不可行的。 那能不能用红黑树或者哈希表呢?红黑树查找的效率是logN,哈希表可以直接映射,查找的效率接近常数次,虽然他们查找的效率确实很快,但是40亿个整数,那就是160亿字节,10亿字节是1GB,16GB字节红黑树和哈希表怎么能存的下呢?这还没有算红黑树的三叉链结构,每个结点有三个指针,而且哈希表每个结点会有一个next指针,算上这些的话需要的内存会更大,所以用红黑树或哈希表也是无法解决问题的。
给 40亿个不重复的无符号整数, 没排过序。给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在
在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到log_2N,即最差情况下需要比较红黑树的高度次,当树中的节点非常多时,查询效率也不理想。最好的查询是,进行很少的比较次数就能够将元素找到,因此在C++11中,STL又提供了4个unordered系列的关联式容器,这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似,只是其底层结构不同,本文中只对unordered_map和unordered_set进行介绍,unordered_multimap和unordered_multiset可查看文档介绍
它的特性总结来讲就是:所有元素都会根据元素的键值key自动排序(也可根据自定义的仿函数进行自定义排序),其中的每个元素都是<key, value>的键值对,map中不允许有键值相同的元素,
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云