1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷 ...
. Bloom Filter算法簡介 Bloom Filter,即布隆過濾器, 年由Bloom中提出。它可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。 Bloom Filter BF 是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷,但不會漏掉判斷。也就是Blo ...
2016-03-17 22:53 0 14843 推薦指數:
1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷 ...
1.數據擬合 用途:反應數據變化規律,解釋數據;根據數據做出預測、判斷,給決策者提供重要的依據 需要解決的問題: 1、選擇什么類型的函數Φ()作為擬合函數(也即數學模型) 2、對於選定的擬合函數,如何確定擬合函數中的參數 常見的擬合函數:線性函數、多項式函數、指數函數、三角函數 模型 ...
Bloom Filter是1970年由Bloom提出的,最初廣泛用於拼寫檢查和數據庫系統中。近年來,隨着計算機和互聯網技術的發展,數據集的不斷擴張使得Bloom Filter獲得了新生,各種新的應用和變種不斷涌現。Bloom Filter是一個空間效率很高的隨機數據結構,它由一個位數組和一組 ...
下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結,當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題,但是這樣的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題基本直接來源於公司的面試筆試題目,方法不一定最優,如果你有更好的處理方法,歡迎與我討論。 1.Bloom filter 適用范圍 ...
Bloom Filter一般用於數據的去重計算,近似於HashSet的功能;但是不同於Bitmap(用於精確計算),其為一種估算的數據結構,存在誤判(false positive)的情況。 1. 基本原理 Bloom Filter能高效地表征數據集合\(S = \lbrace x_1 ,x_2 ...
一、概述 本文將講述Bit-Map算法的相關原理,Bit-Map算法的一些利用場景,例如BitMap解決海量數據尋找重復、判斷個別元素是否在海量數據當中等問題.最后說說BitMap的特點已經在各個場景的使用性。二、Bit-Map算法先看看這樣的一個場景:給一台普通PC,2G內存,要求處理一個包含 ...
BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)這類涉及到大數據的公司面試的時候都喜歡問關於海量數據處理的問題,本文將對海量處理問題進行總結。 我買了July出的《編程之法》,對海量數據處理問題有總結。 問題介紹: 所謂海量數據處理,無非 ...
有這樣一種場景:一台普通PC,2G內存,要求處理一個包含40億個不重復並且沒有排過序的無符號的int整數,給出一個整數,問如果快速地判斷這個整數是否在文件40億個數據當中? 問題思考: 40億個int占(40億*4)/1024/1024/1024 大概為14.9G ...