目录 1. 位图算法的简单原理 2. BitMap的开源实现 3. 使用案列 BitMap算法的核心思想是用bit数组来记录0-1两种状态,然后再将具体数据映射到这个比特数组的具体位置,这个比特位设置成0表示数据不存在,设置成1表示数据存在. BitMap算在在大量数据查询.去重等应用场景中使用的比较多,这个算法具有比较高的空间利用率. 本文参考:漫画:BitMap算法 1. 位图算法的简单原理 给定长度是10的bitmap,每一个bit位分别对应着从0到9的10个整型数.此时bitmap的所有…

今天我偶然刷到了一篇文章,"华为二面:一个文件里面有5亿个数据,一行一个,没有重复的,进行排序".不知道又是哪个无良媒体瞎起的标题,夺人眼球. 不过说归说,这题听着就很高大上,5亿个数据排序,想想就很爽.常用的内排序算法有很多,比如我们熟悉的冒泡排序.插入排序.快速排序等等.所谓内排序,意思就是在内存里进行排序,不需要占用外存. 对于内部排序算法,在数据量比较小的情况下,还是可以玩玩的,但像上面说的,5亿个数据,先不说时间要多少,来算算需要多少空间存储这些数据 5 * 10 ^ 8 *…

  分类:js (4443) (0) 零:数据准备,给定数组arr=[2,5,4,1,7,3,8,6,9,0]; 一:冒牌排序 1思想:冒泡排序思想:每一次对比相邻两个数据的大小,小的排在前面,如果前面的数据比后面的大就交换这两个数的位置        要实现上述规则需要用到两层for循环,外层从第一个数到倒数第二个数,内层从外层的后面一个数到最后一个数 2特点:排序算法的基础.简单实用易于理解,缺点是比较次数多,效率较低. 3实现:   var times=0;   var bubbleSor…

实用拜占庭容错算法PBFT 实用拜占庭容错算法PBFT 96 乔延宏 2017.06.19 22:58* 字数 1699 阅读 4972评论 0喜欢 11 分布式架构遭遇的问题 分布式架构会遭遇到以下问题: 1.异构环境的分布式架构首先可能遇到网络传输问题,比如数据丢失.延迟.重复.乱序. 2.欺骗攻击和重播攻击 3.操纵多个失效节点,延迟通讯,制造混乱. 具体到区块链世界,存在同样类似的问题: 区块链是一个分布式账本系统,参与者通过点对点网络连接,所有消息都通过广播的形式来 发送.系统中存在两…

首先,什么是Bitmap算法(位图算法)呢? 一:定义: Bit map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素.使用Bit为用来存储数据的单位, 可以大大节省存储空间. 在32位机器上, int a 在内存中占32 位,可以用对应的32bit 对应十进制的0-31个数,bitmap就是应用此思想对大量整型数据来进行去重,排序与查询. 举个例子: 给定了一块长度为8 bit的内存空间,依次插入6,2,7,1,那么 给定长度为8的bitmap,每个位对应0到7八个整数…

Repeated DNA Sequences All DNA is composed of a series of nucleotides abbreviated as A, C, G, and T, for example: "ACGAATTCCG". When studying DNA, it is sometimes useful to identify repeated sequences within the DNA. Write a function to find all…

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变…

简单的理解deflate算法 最近做压缩算法. 用到了deflate压缩算法,  找了很多资料,  这篇文章算是讲的比较易懂的, 这篇文章不长,但却浅显易懂, 基本上涵盖了我想要知道的所有要点. 翻译出来, 留存.    可能对正在学习或者准备学习deflate算法的童鞋有所帮助. 先说一下deflate算法吧.  deflate是zip压缩文件的默认算法.   其实deflate现在不光用在zip文件中, 在7z, xz等其他的压缩文件中都用.   实际上deflate只是一种压缩数据流的算法…

简单易学的机器学习算法-SVD奇异值分解 一.SVD奇异值分解的定义     假设M是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中的酉矩阵,的半正定对角矩阵,的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵.这样的分解称为M的奇异值分解,对角线上的元素称为奇异值,称为左奇异矩阵,称为右奇异矩阵. 二.SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征.然而,特征值分解只适用于方阵,而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵,不一定是方阵. 这里,是方阵,为单位矩阵,的特征向量,的特征…

简单易学的机器学习算法-基于密度的聚类算法DBSCAN 一.基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算法不同的是,基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇,而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类,这对于带有噪音点的数据起着重要的作用. 二.DBSCAN算法的原理 1.基本概念     DBSCAN(Density…