待改写:存储数据类型int-->char 重复的元素可存储 功能上不完善 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct { int data; int flag; struct Linklist *next; } Linklist; //对LA,LB中相同的元素打上标记 Linklist* Link_get_flag(Linklist *LA,Linklist *LB) { Linklist *p = LA->…

Redis是开源的高性能内存Key-Value数据库, 可以提供事务和持久化支持, 并提供了TTL(time to life)服务. Redis采用单线程数据操作+非阻塞IO的模型,非阻塞IO提供了较高的IO性能,单线程操作保证了单条指令的原子性. Redis使用简单灵活性能优异,常被用作缓存,分布式锁或者消息队列. 非特殊说明, 本文以Redis 3.0为标准进行介绍. Redis数据结构 string SET GET MGET MSET MSETNX TYPE INCR,DECR INCRB…

1.子查询 1.1.子查询简介 1.2.WITH 子查询 2.集合查询 2.1.UNION 和 UNION ALL 2.2.MINUS 2.3.INTERSECT 2.4.集合运算与 ORDER BY 3.DISTINCT 子句 3.1.普通用法 3.2.做聚合函数的参数 4.总结 1.子查询 1.1.子查询简介 子查询是一个嵌套在 SELECT.INSERT.UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询.任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询,换句话说,子查询几乎可以出现在一条…

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一…

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一…

直观的说,bloom算法类似一个hash set,用来判断某个元素(key)是否在某个集合中.和一般的hash set不同的是,这个算法无需存储key的值,对于每个key,只需要k个比特位,每个存储一个标志,用来判断key是否在集合中. 算法: 1. 首先需要k个hash函数,每个函数可以把key散列成为1个整数 2. 初始化时,需要一个长度为n比特的数组,每个比特位初始化为0 3. 某个key加入集合时,用k个hash函数计算出k个散列值,并把数组中对应的比特位置为1 4. 判断某个key是否…

BLESS全称:Bloom-filter-based Error Correction Solution for High-throughput Sequencing Reads,即基于布隆过滤器的高通量测序修正方法. 原文链接:https://academic.oup.com/bioinformatics/article-lookup/doi/10.1093/bioinformatics/btu030 1.首先对布隆过滤器的原理进行简单解释. 布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布…

布隆过滤器 这名词有没有听着好像很 挺高大上的,的确,它也是一种很重要的结构,下面一起看看: 一:说说历史: (Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一元素存在于某集合中,但是实际上该元素并不…

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…

布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一元素存在于某集合中,但是实际上该元素并不在集合中)和删除困难,但是没有识别错误的情形(即假反例False negatives,如果某个…