1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 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 ...
. Bloom Filter算法简介 Bloom Filter,即布隆过滤器, 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Blo ...
2016-03-17 22:53 0 14843 推荐指数:
1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 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 ...
1.数据拟合 用途:反应数据变化规律,解释数据;根据数据做出预测、判断,给决策者提供重要的依据 需要解决的问题: 1、选择什么类型的函数Φ()作为拟合函数(也即数学模型) 2、对于选定的拟合函数,如何确定拟合函数中的参数 常见的拟合函数:线性函数、多项式函数、指数函数、三角函数 模型 ...
Bloom Filter是1970年由Bloom提出的,最初广泛用于拼写检查和数据库系统中。近年来,随着计算机和互联网技术的发展,数据集的不断扩张使得Bloom Filter获得了新生,各种新的应用和变种不断涌现。Bloom Filter是一个空间效率很高的随机数据结构,它由一个位数组和一组 ...
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围 ...
Bloom Filter一般用于数据的去重计算,近似于HashSet的功能;但是不同于Bitmap(用于精确计算),其为一种估算的数据结构,存在误判(false positive)的情况。 1. 基本原理 Bloom Filter能高效地表征数据集合\(S = \lbrace x_1 ,x_2 ...
一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景,例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性。二、Bit-Map算法先看看这样的一个场景:给一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含 ...
BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)这类涉及到大数据的公司面试的时候都喜欢问关于海量数据处理的问题,本文将对海量处理问题进行总结。 我买了July出的《编程之法》,对海量数据处理问题有总结。 问题介绍: 所谓海量数据处理,无非 ...
有这样一种场景:一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数,给出一个整数,问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中? 问题思考: 40亿个int占(40亿*4)/1024/1024/1024 大概为14.9G ...