前言大家好吖，欢迎来到YY滴数据结构系列，热烈欢迎！本章主要内容面向接触过C++的老铁主要内容含：欢迎订阅YY滴数据结构专栏！更多干货持续更新！以下是传送门！目录一.哈希切割【1】给一个超过100G大小的logfile,log中存着IP地址,设计算法找到出现次数最多的IP地址？二.位图应用【1】给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？【2】位图应用变形：1个文件有100亿个int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数【3】给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？三.布隆过滤器【1】给两个文件，分别有100亿个query，我们只有1G内存
目录一，位图1.位图概念2.实现3.测试题位图的优缺点二，布隆过滤器1).布隆过滤器提出2).概念3).布隆过滤器的查找4).布隆过滤器删除(了解)5).布隆过滤器优点6). 布隆过滤器缺陷三，海量数据面试题1）哈希切割一，位图我们首先由一道面试题来理解位图给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。【腾讯】1.遍历，时间复杂度O(N)2.排序(O(NlogN))，利用二分查找:logN3.位图解决：数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息，如果二进制比特位为1，
文章目录🍔什么是缓存穿透🎄解决办法⭐缓存空值处理🎈优点🎈缺点🎍代码实现⭐布隆过滤器🎍代码实现🍔什么是缓存穿透缓存穿透是指在使用缓存机制时，大量的请求无法从缓存中获取到结果，导致请求都要直接访问后端存储系统，从而增加了系统的负载和响应时间。通常的缓存机制是将请求的结果缓存在内存或其他高速存储介质中，当相同的请求再次到达时，可以直接从缓存中获取结果，避免了从后端存储系统中读取数据的开销。然而，在缓存穿透的情况下，由于大量请求所对应的数据在缓存中不存在，每个请求都需要直接访问后端存储系统。这可能是因为恶意请求、频繁的随机查询或者查询不存在的数据等原因。缓存穿透可能导致以下问题：性能下降：由于大量的请
位图、布隆过滤器以及海量数据面试题1.位图1.1概念1.2实现1.3位图应用2.布隆过滤器2.1布隆过滤器的提出2.2布隆过滤器的概念2.3布隆过滤器的查找2.4布隆过滤器的实现2.5布隆过滤器的删除2.6布隆过滤器的优点2.7布隆过滤器的缺点3.海量数据面试题3.1哈希切分3.2位图应用3.3布隆过滤器1.位图1.1概念引入给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。（1）遍历：时间复杂度O(N)（2）排序加二分：时间复杂度O(N*logN)其中方法(2)是行不通的，因为内存很难装下这么多数据(40亿整数大概为16G)。方法(1)可行，但
前言布隆过滤器一直是面试中的重点，本篇文章将深入探讨Java中的布隆过滤器的底层思想，包括它的工作原理、优缺点等。同时，我们将结合一个小实际案例，来给大家展示布隆过滤器在解决实际问题中的应用。布隆过滤器简单介绍在数据处理领域，我们经常需要判断一个元素是否在一个集合中。传统的数据结构如哈希表、树等可以提供精确的答案，但是在某些场景下，我们可能更关心查询效率而非精确性。布隆过滤器就是这样一种数据结构，它能在常数时间内判断一个元素是否可能在一个集合中，尽管有一定的误报率，但他的空间和时间效率远超过其他数据结构。布隆过滤器的底层思想布隆过滤器主要由两个部分组成：一个长度为m的位数组和k个独立的哈希函数
布隆过滤器（BloomFilter）是一种高效的概率数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。它基于位数组和多个哈希函数，并具有以下特点：BloomFilter是一个基于概率的数据结构：它只能告诉我们一个元素绝对不在集合内或可能在集合内快速查询：布隆过滤器具有快速查询的特性。它使用多个哈希函数将元素映射到位数组中的不同位置，查询时只需通过计算哈希值并检查对应的位是否被设置，即可判断元素是否可能存在于集合中。空间效率高：布隆过滤器占用的存储空间相对较小。通过合理选择位数组的大小和哈希函数的数量，可以在较小的空间内存储大量的元素信息。容错率可控：布隆过滤器可以通过调整位数组的大小和哈希函数的数量
💓博主CSDN主页:杭电码农-NEO💓 ⏩专栏分类:C++从入门到精通⏪ 🚚代码仓库:NEO的学习日记🚚 🌹关注我🫵带你学习C++ 🔝🔝哈希的应用1.前言2.位图的概念以及定义3.位图的模拟实现4.布隆过滤器的概念以及定义5.布隆过滤器模拟实现(一)6.布隆过滤器模拟实现(二)7.处理海量数据的面试题8.总结1.前言哈希最常用的应用是unordered系列的容器,但是当面对海量数据如100亿个数据中找有没有100这个数时,使用无序容器的话内存放不下所以哈希思想还有别的更重要的应用!本章重点:本篇文章着重讲解哈希的应用的两个容器,一个是位图,一个是布隆过滤器,并且模拟实现它们.最后会讲解如何使用
哈希的应用——布隆过滤器文章目录哈希的应用——布隆过滤器一、布隆过滤器的概念与性质1.布隆过滤器的引出2.布隆过滤器的概念3.布隆过滤器的误判4.布隆过滤器的应用场景5.布隆过滤器优缺点6.如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度二、布隆过滤器的实现1.布隆过滤器基本框架2.布隆过滤器的Set插入3.布隆过滤器的Test查找4.布隆过滤器的删除一、布隆过滤器的概念与性质1.布隆过滤器的引出我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？用服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会
一、哈希的应用（位图和布隆过滤器）1、位图（bitset）（1）位图概念【题目】给 40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。遍历40亿个数，时间复杂度为：O(N)。先排序，快排：O(NlogN)，再利用二分查找：O(logN)。将40亿个数放进set/unordered_set中，然后再查找key在不在。位图解决。前面三种解法看似可行，实际上有很大的问题：内存消耗太大。40亿个整数要占用多少空间？大约是16GB。1GB=1024*1024*1024=210*210*210=230（大约是10亿byte）4GB=4*230=232byte（
前言： 在如今的开发中，使用缓存中间件Redis已经成为一项很广泛的技术，Redis的高性能大大优化了我们的服务器性能，缓解了在高并发的情况下服务器的压力。它基于缓存的形式，在内存中保存数据，减少对磁盘的IO操作。然而尽管Redis有着很多的优点，但仍然有三朵乌云漂浮在Redis的上空：穿透，击穿，雪崩。而我们今天就把焦点聚焦于Redis的穿透问题。目录前言：什么是Redis的穿透问题：布隆过滤器：基于SpringBoot实现布隆过滤器：总结：什么是Redis的穿透问题： Redis的穿透问题是指当应用程序查询一个不存在于缓存中的数据时，请求会直接穿透到后端存储系统（如数
