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JS判断重复数组是否有重复项

大家好,今天我们来讲一下,如何使用javascript判断一个数组之中,是否有相同重复的元素。...在讲之前,先来讲一下思路: 在现实当中,当我们要判断某几个东西是否相同,那就意味着这东西至少是有2个或更多, 否则单个东西是没法比较的。...数组也是一样,要判断一个数组中是否有重复的元素, 最简单,最直观的方法, 就是把数组复制一份,然后用复制的数组中的每一项,和原数组逐个比较一遍, 如何有任一个相同,就返回true,否则就返回false。...而这时b中的字符串已经是,b = "",3,4,5,2; 了, 当然不会查找到1了,所以就会返回-1,就是没有查找到, 因为是for循环嘛,那么i++, 到i=1的时候, 就是把b这个字符串的arr[1]项,...今天这个例子,它的功能很有限的, 只能判断是否有重复, 只能返回true或是false, 下次我们讲一个稍稍复杂一点的

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    C++11 元编程 判断是否有std::hash特例并提供hash函数通用实现

    ) ); return h1 ^ (h2 << 1); } }; } 为自定义类型提供std::hash特例化有什么用呢?...那么可以考虑提供一个hash函数的通用实现,并在编译期通过模板函数自动判断类型是否有std::hash的特例实现,如果有就使用T自己的特例化实现,如果没有就使用通用的hash函数实现,下面是实现代码...); return h1 ^ (h2 << 1); } }; } /* 返回获取hash值的一元函数实现, * 如果T有std::hash特例实现返回...,typename hash_fn::type> map_tt; } 判断std::hash是否实现的元函数 另外,还可以单独写一个元函数来判断类型T是否有std::hash特例 #...std::is_void(0))>::value}; //通过判断test(0)返回值是否为void来判断是否有hash特例 }; struct TT

    4.5K10

    移情别恋c++ ദ്ദി˶ー̀֊ー́ ) ——14.哈希(3)(布隆过滤器和位图)

    使用示例 #include #include bitset> int main() { std::bitset bset; // 创建一个大小为8的bitset...bset.set(1); // 设置第1位为1 bset.set(3); // 设置第3位为1 std::cout Bitset: " std::...应用场景 数据库:在数据库中快速判断某个记录是否存在于索引中。 网络:在网络应用中检查请求的 URL 是否在某个黑名单中。 缓存系统:在大规模缓存中快速判断数据是否在缓存中,避免不必要的查找。 5....bs.test(hash2) == false) return false; if (bs.test(hash3) == false) return false; //true是有可能误判的...不同点 用途:bitset 主要用于存储和操作固定数量的布尔值,而 Bloom Filter 是一种概率性数据结构,主要用于检测元素是否存在于集合中。

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    【C++】基础:加密算法介绍与部分实现

    现在的情况是,需要一种既要能判断公钥是否冒充,还要能判断数据是否被篡改的手段, 这不就是刚刚介绍的数字签名技术。具体操作其实就是把数字签名中的"明文"部分替换为 “数字证书”。...根据所基于的数学难题来分类,有以下三类系统目前被认为是安全和有效的:大整数因子分解系统(代表性的有RSA)、椭圆曲线离散对数系统(ECC)和离散对数系统(代表性的有DSA)。...; int two = num >> 16; array[1] = two & 0x000000ff; int three = num >> 8; array[2] = three & 0x000000ff...- s + i]; } return m; } //模2^32加函数 bitset ADD(bitseta, bitsetb) { bitset c; int...//笔者分别在两份代码中列出这两个函数,有兴趣的朋友可以自己研究一下有何差异。

    1.4K10

    【数据结构】哈希扩展学习

    解题思路3:数据是否在给定的整形数据中,结果是在或者不在,刚好是两种状态,那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息,如果二进制比特位为1,代表存在,为0代表不存在。...就可以快速判断一个值是否在这40亿个数中了。...布隆过滤器 2.1 什么是布隆过滤器 有一些场景下面,有大量数据需要判断是否存在,而这些数据不是整形,那么位图就不能使用了,使用红黑树/哈希表等内存空间可能不够。这些场景就需要布隆过滤器来解决。... _bs; //std::bitset _bs; // vs下std的位图是开的静态数组,M太大会存在崩的问题 // 解决方案就是bitset对象整体new一下,空间就开到堆上了 /.../std::bitset* _bs = new std::bitset; }; //测试代码 void TestBloomFilter1() { string strs[] = { "

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    【数据结构进阶】位图

    如何快速判断某个数是否在这40亿数当中。 解决思路: 1. 存放在数组中,按顺序查找。但数据量太大,消耗时间太长。 2. 排序 + 二分查找 (O(NlogN)) 3....思路:也是先求出映射位置,然后将1左移j位,然后与数组的第i个值进行“按位与”运算,判断运算结果是否非0。非0说明该位一定是1,否则该位是0。...测试 接下来我们给一串数据,测试位图的功能: #include "BitSet.h" #include using namespace std; int main...注意:使用时需要包含头文件bitset> 。...所以无法使用它直接创建超大位数的位图(如UINT_MAX位),此时可以考虑直接将位图对象从堆中动态申请: std::bitset* p = new std::bitset<UINT_MAX

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    C++:哈希拓展-位图

    我们都知道一个字节占8个比特位,每个比特位上储存的是二进制数0和1,那我们就可以在每个比特位上根据1或0,来判断是否存在一个数; 2.1如何确定目标数在哪个比特位?...private: vector_bs; //使用变长数组模拟 }; 2.3.3如何检查一个数是否被标记 判断一个比特位是否是1:将该比特位&1,如果是1那就是1,如果是0那就是0;...> using namespace std; namespace bit { template class bitset { public: bitset()...; 另外就是当我们使用我们的bitsetbs时,是可以开出很大的空间的; 但是库中的bitset不支持此操作; 简单应用 这道题是有100亿个数,并且要统计次数,有效的次数就是0,1,2,3...bs2;分别代表n出现次数的两个比特位; 代码实现: #include #include #includeBitset> using namespace std

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