/// <summary> /// 汽车商标 获取 /// Redis Key=zgqp315_Redis_TrademarkC_List /// </summary> /// <returns></returns> public static RedisJsonResult Get_TrademarkC() { //var redisClient = RedisManager.GetClient(); );//redis服务IP和端口 ; string j

前言: 之前写过排行榜的设计和实现, 不同需求其背后的架构和设计模型也不一样. 平台差异, 有的立足于游戏平台, 为多个应用提供服务, 有的仅限于单个游戏.排名范围差异, 有的面向全局排名, 有的只做朋友圈排名. 实时性差异, 离线统计有之, 实时排名更常见. 不管如何, 本文将结合之前写的网页闯关游戏, 来具体阐述基于redis排行榜的实战过程. 相关文章系列: 之前写过两篇关于排行榜的文章, 不过那是针对游戏平台(类似微信, 手Q等)而言的. 每个用户都有自己的排行榜, 不是全局性的. •

nosql数据库能解决关系型数据库遇到的性能和扩展性的问题,本博客将以mongodb和redis两种nosql数据库为基础,简单的介绍下面两个业务场景的解决方案: 1.查询排行榜(以当日总步数排名为例,查询排名前200的用户): 2.统计活跃用户数(统计某个移动端app软件在各个下载渠道的活跃设备数,以起始时间,版本号,系统类型等作为查询条件). 项目源码url:https://github.com/zhzhair/spring-boot-nosql.git. 运行环境很简陋:window10,

1 前言 实现一个排版榜,我们通常想到的就是mysql的order by 简单粗暴就撸出来了.但是这样真的优雅吗? 数据库是系统的瓶颈,这是众所周知的.如果给你一张百万的表,让你排序做排行榜,花费的时间是十分可怕的. 不如缓存吧,order by的时候强制使用索引.但是这样真的优雅吗? 2 Redis的排行榜 我们分析一下排行榜,一个用户一个排名,意味着要去重,这时我们会想到Java的一种数据结构Set.不过Set又是无序的.有没有一种结构是可以保住元素唯一以及有序的呢. 幸运的是,还真的有.R

一.用函数对数组进行去重的方法 1.arrau_unique函数的作用 移除数组中重复的值. 将值作为字符串进行排序,然后保留每个值第一次出现的健名,健名保留不变. 第二个参数可以选择排序方式: SORT_REGULAR - 按照通常方法比较(不修改类型) SORT_NUMERIC - 按照数字形式比较 SORT_STRING - 按照字符串形式比较 SORT_LOCALE_STRING - 根据当前的本地化设置,按照字符串比较.   2.同样的array_flip也可以间接实现去重,为什么是间

前言 现在大家的生活中,已经越来越离不开B站了,2020年的第一季度,B站月活跃用户达到了1.72亿,日活跃用户也已经突破了5000万个用户.源源不断的流量让B站的up主们也是粉丝数目不断暴涨,百万粉丝的up主比比皆是. 今天,小编就带领大家来爬取并分析一下B站的最热视频排行榜,看看大家究竟都喜欢看什么样子的视频-- 01.榜单信息抓取 对于榜单的爬取,我们爬取了榜单的前一百名视频的播放量,弹幕数量,以及视频的点赞.投币.收藏和up主的粉丝数目等信息. 对于排行榜的播放量.弹幕数量和视频链接的爬

▓▓▓▓▓▓ 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

原文:http://danneu.com/posts/6-meteor-tutorial-for-fellow-noobs-adding-features-to-the-leaderboard-demo/ PS:本人英文水平有限,请多见谅. -------------------------------- Meteor 是一个刚开始的javascript 框架.它的视频演示告诉我们可以很容易的建立Web实时应用,不需要学习更多专门的概念技术就可以实现像“实时”这一特性.这个有趣.且全新而流行的框

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

//查找树节点function findData(curOrg, id) { var array = []; if ((typeof curOrg == 'object') && (curOrg.constructor == Object.prototype.constructor)) { array.push(curOrg); } else array = curOrg; for (var i = 0; i < array.length; i++) { var jn = array

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