//去重数组元素 $a = array('1001','1002'); $b = array('1002','1003','1004'); $c = array('1003','1004','1005'...); $d = array_merge($a,$b,$c);//1.先合并数组 $d = array_flip($d);//2.反转数组，会达到去重键 $d = array_flip($d);//3.再反转数组...1002 [5] => 1003 [6] => 1004 [7] => 1005 ) sort($d);//方法一：重新以升序排序（更灵活） $d = array_merge($d);//方法二：重新合并达到排序目的
一、概述 现有一个excel文件examples.xlsx，内容如下： 合并去重后，效果如下： 那么需求如下： 公司去重，保留一个 多个地区合并为一行，用逗号隔开 收入进行累计计算 最后将统计结果，...- coding: utf-8 -*- import pandas as pd def computer(x): # 数据计算 return pd.Series({ # 去重
}; let o2 = { c: 4, b: 5 }; let o3 = {...o1, ...o2};//{ a: 1, b: 5, c: 4} 方法二： Object.assign方法用于对象的合并
然而每个工具平台导出的结果中都会有很多重复的子域名，如果靠手工对这些子域名结果进行合并去重的话，是非常的繁琐且低效率的，因此可以借助脚本工具替我们去完成这一复杂的整理工作，提高渗透效率。...开始合并： 合并完毕！ 开始去重： 去重完成！...0x02 脚本源码 Python合并去重脚本源码如下： #coding=utf-8 import os import pandas as pd import glob outFileName = '...dataList.to_csv(file) if __name__ == '__main__': print(u'查找当前目录下的txt文件：') merge() print(u'开始去重...：') unique(outFileName) print(u'去重完成！')
数组去重 上面已经得到合并的数组 totalDemo ，去掉name属性是一样的json对象 var temp = {}; //用于name判断重复 var result = []; //最后的新数组...，然后得到新的数组，就是去重后的数组。...JSON数组去重方法封装 const arr = [{"id": 0, "name": "牛肉"},{"id": 1,"name": "羊肉"},{"id": 2, "name": "牛肉"},{"id...": 3,"name": "鱼肉"},{ "id": 4,"name":"鸡肉"}] /** * JSON数组去重 * @params {Array} arr 传入的JSON数组 * @param...{String} attrName 根据哪个属性名去重 * @return {Array} 返回新的去重后的数组 * */ function delRepeatJson(arr = [], attrName
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 { //
image.png 总的来说就是后端给他返回了一个对象，对象内有2个数组，2个数组中的内容不一样，但是有相同的id，他需要把们合并到一个数组中，并且保留不重复的属性 简单的模拟一下妹子的数据结构，外层对象就不写了
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
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 =...
MySQL left join 语句格式为：A LEFT JOIN B ON 条件表达式
在实际开发中可以使用Lambda表达式对两个List进行合并和去重操作。...假设有两个List，分别为list1和list2，并且这两个List中存储的元素类型相同，那么您可以使用下面的Lambda表达式实现合并和去重的操作： List mergedList =...，然后使用distinct()方法去重，最后使用collect()方法将结果转换为List类型。...如果Type类没有正确实现这两个方法，那么可以使用它的某一个属性进行去重比较，例如： List mergedList = Stream.concat(list1.stream(), list2...lambda表达式作为第二个参数，把Type对象映射为它本身；最后使用values()方法获取到Map中的所有value，然后再次使用stream()方法进行操作，使用默认的distinct()方法进行去重
简介 前两天刚遇到这个问题，当时是用group by去重的。昨天遇到了大佬发的去重技巧，特此记录一下。
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
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。
“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
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
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
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