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

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.

在一个m位的位数组里,一个字符串经过k次hash随机分布到k个位置. http://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/3442813.html 布隆filter数据结构http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500 布隆filter  深入http://www.cnblogs.com/Jack47/p/bloom_filter_intro.html

一.问题引入 BitMap从字面的意思,很多人认为是位图,其实准确的来说,翻译成基于位的映射,怎么理解呢?举一个例子,有一个无序有界int数组{1,2,5,7},初步估计占用内存44=16字节,这倒是没什么奇怪的,但是假如有10亿个这样的数呢,10亿4/(102410241024)=3.72G左右.如果这样的一个大的数据做查找和排序,那估计内存也崩溃了,有人说,这些数据可以不用一次性加载,那就是要存盘了,存盘必然消耗IO.我们提倡的是高性能,这个方案直接不考虑. 二.问题分析 如果用BitMap

https://blog.csdn.net/a1368783069/article/details/52137417 # -*- encoding: utf-8 -*- """This module implements a bloom filter probabilistic data structure and an a Scalable Bloom Filter that grows in size as your add more items to it withou

名人名言:读活书,活读书,读书活.——郭沫若 题目其实不知道如何称呼才干合适大师的搜刮习惯.以便有类似题目经由过程百度或google可以搜刮到,其实就是在url后面添加参数过滤显示我们想要的成果,有人有更好的题目定名体式格式的迎接留言. 起首,我新建一个自定义列表,包含:题目,创建时候,批改时候三个栏并添加了三条测试数据. 那么我们哄骗列表自带的过滤数据功能,显示创建时候为2011-10-24的数据,操纵办法很简单,就是把鼠标放到创建时候栏,然后点击右侧的‘小三角’: 过来后的结果(重视图中红色

python实现布隆过滤器及原理解析     布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在".这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下   在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后,

Filterizr 是一款功能强大的筛选过滤插件,它提供了多重筛选过滤方式,配合了css3的动画效果. 在线实例 默认 回调函数 使用方法 <div class="sucaihuo">      <div class="filtr-item" data-category="1, 5">          <img src="img/city_1.jpg" alt=""> 

一.布隆过滤器: 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比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器是与哈希算法是相关的,是工业实践上常用的算法,之前我们使用HashMap或者HashSet来查找重复的话也是可以的,但是对于在数据量比较大的情况下去查询那么速度就比较慢了,这个时候对于大的数据量来进行检索使用布隆过滤查找速

https://xz.aliyun.com/t/2190 Ya-Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yuanchao Zhang, Zhi-Hua ZhouNational Key Lab for Novel Software Technology, Nanjing University, ChinaAnt Financial Services Group, China来源: CCS’17 https://dl.a

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档.通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 [即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档] 应用: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU-Learning的恶意URL检测 from:https://xz.aliyun.com/t/2190 基于PU-Learning的恶意URL检测 Ya-

数据库 先准备数据库啦. DROP DATABASE IF EXISTS shiro; CREATE DATABASE shiro DEFAULT CHARACTER SET utf8; USE shiro; drop table if exists user; drop table if exists role; drop table if exists permission; drop table if exists user_role; drop table if exists role_

第四部分所有的模式涉及一个共同点: 不会改变原有的记录. 这些模式都是寻找数据子集的,不管结果集的规模是小(top10)还是大(像去重结果). 与第三部分差异是,他们通过对数据的相思子端坐概要与分组来得到数据的高层次视图的. 而过滤更关注理解较小的数据.     简单随机抽样 :是过滤的一个常见应用,比如提取某字段最高记录,或者随机抽取几条.   抽样可以用来得到 更小的,更具有代表性的数据子集. 很多机器学习算法在大数据集上运行不够高效,所以需要为提取较小的数据子集创建新的模式.      

这个案例基于上一个demo扩展而来.所以数据库表,在Shiro集成SSM基于URL权限管理(一)开篇的一致.如果上个demo操作的建议重新导入一次,避免出现问题. 而这次都不是通过固定写在方法上的注解实现的,而是通过权限灵活配置实现的. PageController.java 首先是PageController.java 里原本通过注解方式的@RequiresPermissions和@RequiresRoles 注释掉了. import org.springframework.stereotyp

1.布隆过滤器 内容参考:https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2 1.数据结构 布隆过滤器是一个BIT数组,本质上是一个数据,所以可以根据下标快速找数据 2.哈希映射 1.布隆需要记录见过的数据,这里的记录需要通过hash函数对数据进行hash操作,得到数组下标并存储在BIT 数组里记为1.这样的记录一个数据只占用1BIT空间 2.判断是否存在时:给布隆过滤器一个数据,进行hash得到下标,从BIT数组里取数据如果是1 则说明数据存在,如果是0 说明不存在

http://www.cocoachina.com/ios/20150626/12161.html 本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源.最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有

DRF内置过滤组件Filtering DRF提供了内置过滤组件Filtering,可以结合url路径的改变获取想要的数据,当然用户不可能在url访问路径中自己设置过滤条件,肯定是后端开发人员将前端页面中的与某些数据提示信息挂钩的按钮(点击事件)跟url路径中设置的检索条件绑定在一起,用户只要按需求点击相应按钮,即可获取想要的数据资源. django-filter 一.通过django-filter增强支持: pip install django-filter 二.在 settings.py 配置

DRF的过滤类 drf过滤器在filters模块中,主要有四个类 BaseFilterBackend:过滤基类,留好占位方法待后续继承 SearchFilter:继承BaseFilterBackend OrderingFilter:继承BaseFilterBackend DjangoObjectPermissionsFilter:继承BaseFilterBackend,3.9版本之后废除   过滤的使用 DRF通用列表视图的默认行为是返回一个模型的全部queryset 比如说模型存储了1W条数据

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

很多年来,Cisco PIX一直都是Cisco确定的防火墙.但是在2005年5月,Cisco推出了一个新的产品——适应性安全产品(ASA,Adaptive Security Appliance).不过,PIX还依旧可用.我已听到很多人在多次询问这两个产品线之间的差异到底是什么.让我们来看一看. Cisco PIX是什么? Cisco PIX是一种专用的硬件防火墙.所有版本的Cisco PIX都有500系列的产品号码.最常见的家用和小型网络用产品是PIX 501:而许多中型企业则使用PIX 515

今天早上起来,第一件事情就是理一理今天该做的事情,瞬间get到任务,写一个只用python字符串内建函数的爬虫,定义为v1.0,开发中的版本号定义为v0.x.数据存放?这个是一个练手的玩具,就写在txt文本里吧.其实主要的不是学习爬虫,而是依照这个需求锻炼下自己的编程能力,最重要的是要有一个清晰的思路(我在以这个目标努力着).ok,主旨已经订好了,开始‘撸串’了. 目标网站:http://bohaishibei.com/post/category/main/(一个很有趣的网站,一段话配一个图,老