题目描述 一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节.这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中? 题目解析 这是一道经常在面试中出现的算法题.凭借着题目极其容易描述,电面的时候也出现过. 不考虑细节的话,此题就是一个简单的查找问题.对于查找问题而言,使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案. 但是,如果你在面试中回答使用散列表,接下来面试官肯定会问你:然后呢?如果你不能回答个所以然,面试官就会面无表情的通…
何为布隆过滤器 还是以上面的例子为例: 判断逻辑: 多次哈希: Guava的BloomFilter 创建BloomFilter 最终还是调用: 使用: 算法特点 使用场景 假设遇到这样一个问题:一个网站有 20 亿 url 存在一个黑名单中,这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?并且需在给定内存空间(比如:500M)内快速判断出. 可能很多人首先想到的会是使用 HashSet,因为 HashSet基于 HashMap,理论上时间复杂度为:O…
js 获取url中的参数 修改url 参数 移除url参数 var jsUrlHelper = { getUrlParam : function(url, ref) { var str = ""; // 如果不包括此参数 if (url.indexOf(ref) == -1) return ""; str = url.substr(url.indexOf('?') + 1); arr = str.split('&'); for (i in arr) { va…
app用来实现一个独立的功能,视图一般都写在app的view.py中,并且视图的第一个参数永远是request,视图的返回值必须是HttpResponseBase对象或子类的对象. 创建一个app:first_project 进入项目所在文件夹,python manage.py startapp appname views.py视图函数如下 from django.http import HttpResponse # Create your views here. def book(reques…
很多时候想爬取网页信息,结果出现URL是中文的情况(比如‘耳机'),url的地址编码却是%E8%80%B3%E6%9C%BA,因此需要做一个转换.这里我们就用到了模块urllib. 代码超简单 #-*- coding:utf-8 -*- import urllib data = '耳机' print data print urllib.quote(data) 结果: 耳机 %E8%80%B3%E6%9C%BA [Finished in 0.1s] 如果想换回去,用urllib.unquote()…
先从一道面试题开始: 给A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL. 这个问题的本质在于判断一个元素是否在一个集合中.哈希表以O(1)的时间复杂度来查询元素,但付出了空间的代价.在这个大数据问题中,就算哈希表有100%的空间利用率,也至少需要50亿*64Byte的空间,4G肯定是远远不够的. 当然我们可能想到使用位图,每个URL取整数哈希值,置于位图相应的位置上.4G大概有320亿个bit,看上去是可行的.但位图适合对海量的.取值…
应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等. 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难.hash原理Hash (哈希,或者散列)函数在计算机领域,尤其是数据快速查找领域,加密领域用的极广.其作用是将一个大的数据集映射到一个小…
第三百五十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢.不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构.它可以通过一…
一种节省空间的概率数据结构 布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构,当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时,它可能会误判.但是布隆过滤器也不是特别不精确,只要参数设置的合理,它的精确度可以控制的相对足够精确,只会有小小的误判概率. 当布隆过滤器说某个值存在时,这个值可能不存在:当它说不存在时,那就肯定不存在.打个比方,当它说不认识你时,肯定就不认识:当它说见过你时,可能根本就没见过面,不过因为你的脸跟它认识的人中某脸比较相似 (某些熟脸的系数组合),所以误判以前见…
Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢.不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构.它可以通过一个Hash函数将…