【C++航海王:追寻罗杰的编程之路】哈希的应用——位图 | 布隆过滤器
1 -> 位图 1.1 -> 位图的概念 位图的概念:所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据是否存在的。 下面是一道面试题: 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,时间复杂度O(N)。 排序(O(Nlog...
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从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割(下)
从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割(中):https://developer.aliyun.com/article/1522346 完整 BloomFilter.h 和测试 #pragma once #include <iost...
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从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割(中)
从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割(上):https://developer.aliyun.com/article/1522341 1.3 位图解决海量数据面试题 下面是一些海量数据面试题: 1. 给定100亿个整数,如何设计算法找到只出现一次的整数? 2. 给两个文件,分别有100亿个整数,我们只有1G内存,如何...
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从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割(上)
1. 位图 腾讯面试题: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。 根据我们现有的知识,该如何处理上面的问题呢? 1. 遍历,时间复杂度O(N) 2. 排序(O(NlogN)),利用二分查找: logN 3. 红黑树 / 哈希表。 还有很多其他的方式...
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【C++】哈希(位图、布隆过滤器)
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)。 ...
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【C++高阶(六)】哈希的应用--位图&布隆过滤器
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这两个容器来解决一些海量...
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C++ 哈希的应用【位图】
前言位图(bitset)是一种特殊的数据结构,仅仅依靠 0、1 表示当前位置是否有数据存在,常用于对查找速度和存储空间有着高要求的场景中,除此之外,位图还可以配合宏定义,实现同时传递多个参数,比如系统调用 open,其中的参数2(打开方式)就是一个简单的位图结构棋盘中棋子表示当前位置是否被占用正文位图可以用来解决实际问题,比如下面这道面试题就需要借助位图1、问题一给出 40 亿个不重复的无符号整....
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【C++杂货铺】再谈哈希算法:位图 | 布隆过滤器 | 哈希切分
一、位图1.1 一道面试题给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。解决方案:遍历:遍历这40亿个整数,去判断该数是否在这40亿个整数中。时间复杂度是 O ( N ) O(N)O(N)。set:用 set 将这40亿个整数存起来,然后去判断这个数是否在 set 中。时间复杂度是 O ( l o g 2 N ) O(log2^N)O(log2....
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【C++】哈希(位图,布隆过滤器)(一)
一、位图1.位图概念今天的内容从一道面试题开始引入: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。首先我们对40亿个无符号整数改变一下,它到底是多少G呢?40亿个整数大概是 40亿*4个字节=160亿个字节4G=2^32byte,大概为42亿九千万字节,所以1G大概就是10亿字节 ,所以40亿个整数大概就是16G,那这么大数据放到内....
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【C++】哈希(位图,布隆过滤器)(二)
最大的缺点就是:1.开空间得看数据范围,一般要求范围集中,分散的话空间消耗就会上升 2.只能针对整型如果给了一堆字符串,可不可以使用位图判断是否存在呢?当然可以,可以使用哈希函数,将字符串转化为整型,再....
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