在上一期讲到如何测试概率型业务接口之后，产品又提出了新的需求，总结来说是非固定性概率算法，有一套“算法”来计算用户下一次中奖的概率。
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哈希是Redis的一种基础数据结构，Redis底层维护的是一个开散列，会把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到关键字冲突，那么就会拉出一个链表出来。
今天来聊一聊拼多多的一道后台面试真题，是一道简单的架构类的题目：拼多多有数亿的用户，那么对于某个网页，怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢？
当然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常态，每天工作时间基本都是超过12个小时，也是相当辛苦的。
众所周至，拼多多的待遇也是高的可怕，在挖人方面也是不遗余力，对于一些工作3年的开发，稍微优秀一点的，都给到30K的Offer，当然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常态，每天工作时间基本都是超过12个小时，也是相当辛苦的。废话不多说，今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题，是一道简单的架构类的题目：拼多多有数亿的用户，那么对于某个网页，怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢？
HyperLogLog是一种概率算法,提供了不精确的去重计数方案,是有误差的基数统计.
转自：JarvisChu 之前将的算法都是确定的，即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类： 1、数值概率算法 用于数值问题的求解，通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解，但不一定是正确解，正确的概率依赖于算法运行的时间，算法所用的时间越多，正确的概率也越高。求问题的准确解； 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解，直到求得正确解或调用次
1. 口令 从密码学角度来看，各种网站、系统、软件的登录密码本质上不是密码，而是口令。 2. 密码学的应用 2.1 安全通信 HTTPS 实时消息加密 WiFi Bluetooth 2.2 磁盘文件加密 EFS（Encrypting File System） TrueCrypt Bitlocker 2.3 内容保护 CSS（Content Scrambling System） AACS（Advanced Access Control System） 2.4 用户认证 Kerberos 3. 加密 3.1 对
其次，我们需了解下傅立叶变换的基本概念：即它能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。
获得这届「计算机界诺贝尔奖」——ACM A.M.图灵奖的，是普林斯顿高等研究院数学学院的教授Avi Wigderson。
我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目，382 和 398 题，关于水塘抽样算法（Reservoir Sampling），本质上是一种随机概率算法，解法应该说会者不难，难者不会。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 382. 链表随机节点（中等） 398. 随机数索引（中等） 384. 打乱数组（中等）
具体来说，我们把链表中的一些节点提取出来，作为索引，类似于二叉搜索树，得到如下结构：
未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis，趁着这段时间业务并不太繁忙，抽点时间预习和复习Redis的相关内容。刚好看到博客下面的UV和PV统计，想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型，于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景（暂时不探究HyperLogLog的实现原理）。Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的，使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9。
HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。
2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据，结合Redis你会如何实现？
|导语 抽奖玩法对用户来说有着很大的吸引力，因为存在一种以小博大的可能，用户可以通过该类玩法获得高于投入的收益，对于付费渗透，ARPU等方面有着显著的提升效果。这类玩法在游戏、直播领域有着很广的应用，甚至成为核心营收点。 一 、启蒙-如何引导用户参与抽奖 1.1 让用户明白抽奖的作用 对于大部分产品来说，抽奖玩法并不是其核心内容，而是为玩家提供一个便捷上升通道的途径，通过抽奖用户可以获得无法直接购买的物品。因此抽奖玩法的奖品需要具备以下特性： a.稀缺性：抽奖转盘里必须有无法从其他途径获得的奖品，且
摘要：考虑一种随机算法，该算法使用递归从分布中精确地绘制样本。这种算法被称为完美模拟，这里建立各种用于构建这种算法的方法都源自相同的结果：完美模拟的基本定理（FTPS）。 FTPS为递归概率算法的输出提供了两个必要且充分的条件，以准确地得出所需的分布。首先，算法必须以概率1终止。其次，算法必须是局部正确的，这意味着如果原始算法中的递归调用被从所需分布中抽取的oracles取代，那么这个新算法可以被证明是正确。虽然验证这些条件通常很简单，但它们却非常强大，给出了接受/拒绝的正确性，来自过去的耦合，随机性回收器，一次性读取CFTP，部分拒绝采样，部分递归接受拒绝以及各种伯努利工厂。我们通过为线性函数构建一个新的伯努利工厂来说明这种算法的使用，比前一种方法快41％。
题目：将一个正整数分解质因数。例如：输入90,打印出90=233*5。 程序分析：对n进行分解质因数，应先找到一个最小的质数k，然后按下述步骤完成： (1)如果这个质数恰等于n，则说明分解质因数的过程已经结束，打印出即可。 (2)如果n != k，但n能被k整除，则应打印出k的值，并用n除以k的商,作为新的正整数你n,重复执行第一步。 (3)如果n不能被k整除，则用k+1作为k的值,重复执行第一步。
原来早有耳闻的「米勒-拉宾检验」，可以认为是费马小定理的优化版，被广泛用于计算机判断某数是否为质数。…（虽然路径并不相同。AKS更像是对费马素性检验思路上的优化）
将奖品按集合中顺序概率计算成所占比例区间，放入比例集合。并产生一个随机数加入其中，排序。排序后，随机数落在哪个区间，就表示那个区间的奖品被抽中。
这是一个非常经典的算法问题，对应的解法称作蓄水池算法。别看它有一个专门的算法名称，但是它的思维非常简单。
2.费尔马素性测试法法。费马小定理：假如p是质数，a是整数，且a、p互质，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1，即：a^(p-1)≡1(mod p)。
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在个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些介绍了推荐下中不可避免都会遇到的问题，这里介绍一些不可忽视的一些内容。
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1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时，在其经过的路径上释放信息素（外激素）。蚂蚁基本没有视觉，但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹，由此来决定何去何从，并倾向于朝着信息素强度
Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站，这是一个相当简单的任务，一般的做法是存储用户ID，然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量，这是一种可行的做法，但是慢慢就会发现随着用户的不断增长，存储集合数据所需要的空间越来越大，所需要的统计成本也越来越高，因此我们需要另外一种算法来解决这个问题，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
在游戏开发、抽奖活动、营销策略等多种场景中，根据预设的概率计算中奖结果是一项常见的需求。本篇博客将深入浅出地探讨如何使用Java来实现基于概率的中奖率计算，并揭示其中的关键算法、常见问题、易错点，以及如何有效避免这些问题。我们将通过实例代码，帮助读者理解并掌握这一实用技能。
在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据，一旦数据量过大，由于计算复杂度过大迭代的次数过多，会导致收敛速度非常慢。
很早以前看到了这个算法，忘记叫什么名字了，这里就索性叫抽奖算法吧，知道的朋友不要扔砖头
接口性能是做接口性能测试过程中使用的测试策略以及Groovy脚本实现，以及性能测试工具的实现，如timewatch和netdata汉化，欢迎关注“FunTester”。
原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
项目开发中经常会有抽奖这样的营销活动的需求，例如：积分大转盘、刮刮乐、老虎机等等多种形式，其实后台的实现方法是一样的，本文介绍一种常用的抽奖实现方法。
在概率论与数理统计课程中有块特别重要的部分是假设检验，众所周知，假设检验是判断是否接受原假设或备择假设的一种手段，它是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由样本抽样的误差引起还是由样本本质差别造成的统计推断方法，在各种概率算法中占有举足轻重的地位，比如统计建模任务就一定要通过一些检验才能算完成。
上面的数组中，No.1代表1等奖，以此类推，No.5代表5等奖，而Sorry代表没有中奖。v代表概率。
iOS抽奖转盘：概率抽奖算法 & 转盘算法 & 转盘主视图的实现思路 （从CSDN下载完整Demo）https://download.csdn.net/download/u011018979/16651799
进化算法作为一种随机优化算法在复杂函数优化、组合优化与路径规划等领域具有广泛的应用。本文从进化算法的发展现状、缺陷与改进等方面进行了细致的分析调研。具体介绍了NP问题的定义与研究成果，并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。在标准数据集上的实验结果表明，进化算法在求解NP问题具有一定的实用性与延展性。
Bloom Filter布隆过滤器 算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希 表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时 间。 在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及检索的时间越 来越长，导致内存开销太大、时间效率变低。 此时需要考虑解决的问题就是，在数据量比较大的情况下，既满足时间要求，又满足空间的要求。即我们需要一个时间和空间消耗都比较 小的数据结构和算法。Bloom Filter就是一种解决方案。 Bloom Filter 概念 布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以 用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 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Bloom Filter判断元 素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter”不适合那些“零错误的应用场合。 而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter比其他常见的算法（如hash，折半查找）极大节省了空间。 Bloom Filter 原理 布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我 们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检 元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。 Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概 率。
2020-09-22：已知两个数的最大公约数和最小公倍数，并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。如何判断这两个数是否存在？
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