C#大数据文本高效去重 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/Huerye/ TextReader reader = File.OpenText(@"C:\Users\Administrator\Desktop\原始数据.txt"); string[] files = new string[2]; files[0] = @"C:\Users\Administrator\Desktop"+ @"\不重复数据.txt"; fi

配置在博客底部 主函数 package ooDay11.zy13; import ooDay11.zy13.hanshu.GetKeyList;import ooDay11.zy13.hanshu.GetMaxValue;import ooDay11.zy13.hanshu.HashCun;import ooDay11.zy13.hanshu.Random_1000; import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.uti

package cn.tedu.javaweb.test; import java.util.*; /* * @author XueWeiWei * @date 2019/6/11 8:19 */@SuppressWarnings("SingleStatementInBlock")public class Ten { public static void main(String[] args) { int n = 100000; Integer[] arrays = new Integ

问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向去中心化.分布式.流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端.今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段去重?大家都一致认为用Java来做,但怎么做呢? 解答 忽然想起以前写过list去重的文章,找出来一看.做法就是将list中对象的hashcode和equals方法重写,然后丢到HashSet里,然后取出来.这是最初刚学Java的时候像被字典一样背写出来的答案.就比如面试,面过号称做了3年Java的人,问Set和HashMa

中午和同事吃饭,席间讨论到数组去重这一问题 我立刻就分享了我常用的一个去重方法,随即被老大指出这个方法效率不高 回家后我自己测试了一下,发现那个方法确实很慢 于是就有了这一次的高性能数组去重研究 一.测试模版 数组去重是一个老生常谈的问题,网上流传着有各种各样的解法 为了测试这些解法的性能,我写了一个测试模版,用来计算数组去重的耗时 // distinct.js let arr1 = Array.), (x, index)=>{ return index }) let arr2 = Array.

原文地址:https://www.cnblogs.com/wisewrong/p/9642264.html 一.测试模版 数组去重是一个老生常谈的问题,网上流传着有各种各样的解法 为了测试这些解法的性能,我写了一个测试模版,用来计算数组去重的耗时 // distinct.js let arr1 = Array.from(new Array(100000), (x, index)=>{ return index }) let arr2 = Array.from(new Array(50000),

一般用到了mybatis框架分页就不用自己写了 直接用RowBounds对象就可以实现,但这个性能确实很低 今天我用到10w级得数据分页查询,到后面几页就迭代了很慢 用于记录 1.10万级数据如下 [未用到分区] 查询速度不到1秒 reportId索引 <select id="getCompanyPageByReportId" resultType="com.newcore.example.models.web.vo.aml.tb.CompanyVo">

List去重无非几种方法: 下面文章提供的两种: https://blog.csdn.net/u012156163/article/details/78338574, 以及使用List.stream.distinct(). 文章中还提到了HashSet和linkHashSet,而且测试结果linkHashSet居然比hashSet还快,想了很久感觉linkedHashSet怎么可能快于hashSet, 另外网上也没有针对distinct方法的效率分析,遂自己写了个测试程序测试了下: 数据量1w,

▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 JavaScript的数组去重问题在许多面试中都会遇到,现在做个总结 先来建立一个数组 var arr = [1,2,3,3,2,'我','我',34,'我的',NaN,NaN]; ▓▓▓▓▓▓ 第一种 思路:建立一个临时数组,用for循环去依次判断arr中的每个项在临时数组中是否有相同的值,如果没有则将这个值添加到临时数组,如果有相同的值则不添加,最后返回这个临时数组 代码: Array.prototype.removeDuplicate = function(){ v

使用JDBC连接MySQL数据库进行数据插入的时候,特别是大批量数据连续插入(100000),如何提高效率呢?在JDBC编程接口中Statement 有两个方法特别值得注意:通过使用addBatch()和executeBatch()这一对方法可以实现批量处理数据.不过值得注意的是,首先需要在数据库链接中设置手动提交,connection.setAutoCommit(false),然后在执行Statement之后执行connection.commit(). import java.io.Buffe

我说的数组去重是这样的: var arr = ['f', 'a',  'b', 'd', 'e', 'g']  ; var str='f'; 去除arr中的str 最简单的是遍历arr与str做比较,相同则去除,并且还能获取f在arr中的索引.

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统

面试中经常会考到数组的去重.作为一名合格的前端开发者,不知道几种去重方法是在不应该.废话不多说直接开撸-- 一.indexOf()方法 实现思路:使用indexOf()方法来判断新数组中是否有这个值,若没有则将这个值push到数组中 //先定义一个数组 var arr1 = [100,'1','4',5,2,4,67,34,5,78,32]; function remov(array) { var arr=[]; for (var i=0,len=array.length;i<len;i++){

这就是数组去重了...var str=['hello','node','element','node','hello','blue','red'];var str1=[]; function first(args){ for(i=0;i<args.length;i++){ if(str1.indexOf(args[i])<0){ str1.push(args[i]) } } return str1; } first(str); console.log(str1)参考一下...从str数组中依次

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

uniq命令: 常见参数: -c,--count *****      在每行旁边显示改行重复出现的次数 -d,--repeated        仅显示重复出现的行,2次或2次以上的行,默认的去重包含1次.   例子: a.只对相邻的相同行内容去重.   [root@nfs-server test]# cat test.txt 10.0.0.9 10.0.0.8 10.0.0.7 10.0.0.7 10.0.0.8 10.0.0.8 10.0.0.9 [root@nfs-server test

def dedupe(items, key=None): seen = set() for item in items: val = item if key is None else key(item) if val not in seen: yield item seen.add(val) def deleteRepeat(lst): ''' 列表去重 :param lst: :return: ''' if not lst: return lst try: l = list(dedupe(ls

数组为 var list =['A','B','A']; 法一:常规做法,新建list,给list添加元素,添加前判断是否包含 var removeRepeatItem = function(list){ var newList = []; for(var i=0;i<list.length;i++){ if(newList.indexOf(list[i])==-1){ //不包含 newList.push(list[i]); } } return newList; } 法二.两次遍历同一数组,

<script> var arr=[1,8,6,4,88,22,99,4,6,86,5,58,89,5]; //先使用sort()函数去重 var a=arr.sort(function b (c,d) { return c-d }); console.log(a); //a为去重后的数组 //运用双遍历方法对比去重 for (var i = 0; i <= a.length; i++) { for (var j = 0; j <= a.length; j++) { if(i!=j

//名字去重 Map<String,Integer> map=new HashMap<String,Integer>(); for(int i=0;i<jows.size();i++){ JSONObject jo = (JSONObject) jows.get(i); map.put(jo.get("serviceType").toString(),0); } for(int i=0;i<jows.size();i++){ JSONObject j

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt