PHP去重算法的优化过程
最近公司在做一个项目,需要对爬取到的数据进行去重,方法就是根据数据的id,去除掉id重复的数据。
下面是这个方法的演化过程。
// 去重
$arr_id = array();
$LeTVFeedList = array();
for ($i = 0; $i < count($arrFeedList); $i++){
if(!in_array($arrFeedList[i]['id'], $arr_id)){
$LeTVFeedList[] = $arrFeedList[i];
$arr_id[] = $arrFeedList[i]['id'];
}
}
从上面的算法中可以看到,上面的算法用了两个数组,两个循环,所以它的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(2n)。上面的算法,我们可以从in_array()入手,考虑下面的因素。
用数组的id作数组下标,来存储爬取到的数据值。
// 去重
$tmp_arr = array();
for ($i = 0; $i < min(count($arrFeedList),10); $i++){
$tmp_arr[$arrFeedList[$i]['id']] = $arrFeedList[$i];
}
$arrLeTVFeedList = array();
foreach ($tmp_arr as $key => $value){
$arrLeTVFeedList[] = $value;
}
这里用了两个循环,两个数组,时间复杂度是O(2n),空间复杂度是O(2n).
后来又对循环进行了优化,变成如下代码:
// 去重
$tmp_arr = array();
$arrLeTVFeedList = array();
foreach ($arrFeedList as $key => $value){
if(!isset($tmp_arr[$key['id']])){
$tmp_arr[$key['id']] = $value;
$arrLeTVFeedList[] = $value;
}
}
isset是速度要快于for循环,以上代码是最终版本
PHP去重算法的优化过程的更多相关文章
- 【转】JavaScript下对去重算法的优化
本人较懒,直接将链接附上: JavaScript下去重算法优化:http://www.linuxde.net/2013/02/12062.html
- SSE图像算法优化系列二:高斯模糊算法的全面优化过程分享(一)。
这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程 ...
- Spark Mllib里的协调过滤的概念和实现步骤、LS、ALS的原理、ALS算法优化过程的推导、隐式反馈和ALS-WR算法
不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和 ...
- [转] Paxos算法2-算法过程(实现)
请先参考前文:Paxos算法1 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的pr ...
- Bellman-Ford 算法及其优化
Bellman-Ford 算法及其优化 转自:http://hi.baidu.com/jzlikewei/blog/item/94db7950f96f995a1038c2cd.html Bellman ...
- 【转】larbin中的url去重算法
1.bloom filter算法 传说中,larbin使用bloom filter算法来进行url去重.那我们就先来了解下bloom filter算法好了. [以下转自:http://hi.baidu ...
- 算法的优化(C语言描述)
算法的优化 算法的优化分为全局优化和局部优化两个层次.全局优化也称为结构优化,主要是从基本控制结构优化.算法.数据结构的选择上考虑:局部优化即为代码优化,包括使用尽量小的数据类型.优化表达式.优化赋值 ...
- 支持向量机-完整Platt-SMO算法加速优化
完整版SMO算法与简单的SMO算法: 实现alpha的更改和代数运算的优化环节一模一样,唯一的不同就是选择alpha的方式.完整版应用了一些能够提速的方法. 同样使用Jupyter实现,后面不在赘述 ...
- 【转】Paxos算法2-算法过程
——转自:{老码农的专栏} 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的prop ...
随机推荐
- 安装JBOSS
下载JBOSS 无需安装 修改环境变量: JBOSS_HOME=/root/jboss-as-7.1.1.Finalexport JBOSS_HOME 进入bin下 ./standalone.sh - ...
- 使用javax.servlet.http.Part类上传文件
使用的是Servlet 3.0 新的特征标注(Annotaion)类描述部署,一些低版本的服务器需要使用标准依赖部署描述文件(web.xml)来部署,另外Part也是Java EE 6.0新增的类,P ...
- 怎么写makefile?(转)
跟我一起写 Makefile 陈皓 第一章.概述 什么是makefile?或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西,因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作,但我觉得要作一个好的和 pr ...
- centos下建立双机信任关系
在有些情况下,我们希望在两台centos机器之间建立ssh连接的时候,可以不用输入密码.最常见的情况就是在使用脚本做数据库备份的时候.这种情况下,我们可以通过公钥/私钥来建立双机之间的信任关系. 网上 ...
- ADO 连接数据库,取到VT_DATE型日期转换成 int型
DATE dt = vDate;(vDate是从数据库取出来的值,类型为_variant_t) COleDateTime odt = COleDateTime(dt); CString strdate ...
- Mittag-Leffler定理,Weierstrass因子分解定理和插值定理
Mittag-Leffler定理 设$D\subset\mathbb C$为区域,而$\{a_{n}\}$为$D$中互不相同且无极限点的点列,那么对于任意给定的一列自然数$\{k_{n}\}$, ...
- 面向内容的标记语言--markdonw
引言: 我们习惯用html来展示数据,尤其是结合了js以及css之后,更是让html变得非常的绚丽,可是有些时候在感受绚丽的同时,我们往往对我们本身想要了解的内容变得漠不关心了,其实并不是所有的知识都 ...
- 牛顿方法(Newton's Method)
在讲义<线性回归.梯度下降>和<逻辑回归>中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ.在本文中将讲解另一种求解θ的方法:牛顿方法(Newton's method). 牛顿方 ...
- jQuery中的Ajax - Codeigniter版本
发送(view中): $.ajax({ type : 'post', url : 'add', data : { 'nickname':nickname, 'mobile':mobile, 'sex' ...
- Java基础学习(三)
/* java中的八种基本数据类型: 整数: byte . short . int . long 小数: float double 字符: char 布尔: boolean 字符串的类型: Strin ...