【数据结构进阶】位图
前言 在计算机科学中，高效地存储和操作数据是永恒的追求。面对海量数据，传统的存储方式往往显得笨拙而低效，因此，位图作为一种简洁而强大的数据结构，应运而生。它将数据的存在与否抽象为二进制的0和1，利用比特位的排列组合，巧妙地实现了对数据的压缩存储和快速检索。从图像处理到数据库索引，...
数据结构/C++：位图 & 布隆过滤器
哈希表通过映射关系，实现了O(1)的复杂度来查找数据。相比于其它数据结构，哈希在实践中是一个非常重要的思想，本博客将介绍哈希思想的两大应用，位图与布隆过滤器。 位图 看到以下题目： 给40亿个无序不重复的无符号整数（unsigned int）。如何判断一个数字是否在这40亿个数字之中？...
【数据结构】盘点那些经典的 [哈希面试题]【哈希切割】【位图应用】【布隆过滤器】（10）
一.哈希切割哈希切分的基本概念： 是将一个大文件，利用哈希的原理， 将其分为若干个小文件。【1】给一个超过100G大小的log file, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址？根据 哈希切分的原理：相同的ip一定会进入同一个小文件中，用 map 统计每个小文件中相同ip出现的次数二.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？分析：我们可以用两个位图来....
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【数据结构】哈希经典应用：位图——[深度解析]（8）
一.位图的基本概念所谓位图，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存不存在的二.位图的原理哈希—— 直接定址法例：在实际场景中，我们的机器一般是 小端机（从左到右，从大到小排布）所以真正的场景一般如下：小端机性质 证明：三.位图（bitset）的代码实现（逐过程解读）【1】位图的文档查看我们可以重点关注红圈圈出的三个位图常用函数【2】把X映射的那....
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【数据结构】哈希经典应用：布隆过滤器(哈希+位图)——[深度解析]（9）
一.布隆过滤器产生的前提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。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 从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。 如何快速查找呢？用哈希表存储用户记录，缺点：浪费空间用位图存储用户记录，缺点：位图一般只能处理整形，如果内容编号是字符串，就无法处理了。将哈希与位图....
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高阶数据结构 位图的模拟实现
bitset类要实现的接口函数总览bitset类的模拟实现位图结构我们在使用位图的各种性质的时候 需要这种结构支持随机访问所以我们会选择vector对象来当他的成员变量模板代码如下template<size_t N> //模板的偏特化 具体知识可以在我的博客 模板进阶中学习 class bitset { public: private: vector<int...
高阶数据结构 位图的介绍
bitset的介绍位图的引入给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？对于无序的数组来说 我们这里可能会想到这么几种方法来查找里面的元素直接遍历整个数组 时间复杂度O(N) 但是每找一次都要从头遍历一遍排序后二分查找 排序的时间复杂度是O(N*Log(N)) 之后每次查找时间复杂度Log（N）将所有数据插入到unordered_set中 插....
数据结构与算法必知--- Bitmap位图与布隆过滤器
写在前bitmap和布隆过滤器主要解决大数据去重的问题。用于对大量整型数据做去重和查询。其实如果并非如此大量的数据，有很多排重方案可以使用，典型的就是哈希表。实际上，哈希表为每一个可能出现的数字提供了一个一一映射的关系，每个元素都相当于有了自己的独享的一份空间，这个映射由散列函数来提供（这里我们先不考虑碰撞）。实际上哈希表甚至还能记录每个元素出现的次数，这样的数据结构完成这个任务有点“大材小用”....
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