问题描述 百度面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。
🍅 作者主页:不吃西红柿 🍅 简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 📷 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 示例 1: 输入:nums = [2,7,11,15], target = 9 输出:[0,1]
散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。
1.遍历数组法 最简单的去重方法,实现思路:新建一新数组,遍历传入数组,值不在新数组就加入该新数组中;注意点:判断值是否在数组的方法“indexOf”是ECMAScript5 方法,IE8以下不支持,需多写一些兼容低版本浏览器代码,源码如下: var arr = [1,3,5,7,9,1,9,5,9,3,5,11,13]; function unique1(array){ var newArr=[];//新建一个新数组 //遍历参数数组array for(var i=0;i<array.length;i
一、HashCode简介 1.1、什么是Hash和Hash表 要想清楚hashCode就要先清楚知道什么是Hash 1)Hash hash是一个函数,该函数中的实现就是一种算法,就是通过一
分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念,特别是在大负载的情况下,分表是一个良好分散数据库压力的好方法。
Java为开发者提供了大量的工具类,这给开发人员带来了很大方便,但是选择多了也有困扰,究竟用哪个类;我想选择什么,一是看自己具体需求,二是类本身的性能和用法;Java中提供了HashSet、TreeS
有趣的算法(三)——Hash算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Hash算法 近期看到用hash实现基于hash的简单的小型数据库(传统大型数据库用的都是B+tree),感觉挺感兴趣,故先研究hash算法,近期会用hash实现一个小的数据库。 Hash表(Hash Table)又称为散列表,通过把关键字key映射到数组的一个位置,来访问记录。这个映射函数称为hash函数,存放记录的数组称为hash表。 1、hash函数 作用是把任意长度的输入,通过hash算法得到固定函
Hash Join是利用hash函数来实现和加速数据库中JOIN操作的一类算法。主要优势是hash函数可以只通过一次运算就将键值映射到固定大小的hash值,仅用作等值join中。由于HASH JOIN的算法复杂度在平均情况下是O(n),所以通常在大规模数据时做HASH JOIN是不错的选择。
哈希的关键在于算法,呵呵,我这算法,不说了,见笑了。哈希在内核中用得非常之广,准确来说是链表,下面是一个相对简单的例子,希望能对大家理解hash有些帮助。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
Hash Join作为表连接的基础连接类型,各大关系型数据库(譬如Oracle、sqlserver、Postgres等)很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖,Oracle数据库支持三种主流的连接类型:Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join,这点一直为人诟病。千呼万唤始出来,MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中,Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
memcache曾经是互联网分层架构中,使用最多的的KV缓存,如今却几乎被 redis 替代。 画外音:你还在用mc吗,还是redis? 但memcache的内核设计,却值得每一个技术人学习和借鉴。 第一部分:知其然 关于memcache一些基础特性,使用过的小伙伴必须知道: (1)mc的核心职能是KV内存管理,value存储最大为1M,它不支持复杂数据结构(哈希、列表、集合、有序集合等); (2)mc不支持持久化; (3)mc支持key过期; (4)mc持续运行很少会出现内存碎片,速度不会随着服务运行时
给定一个整型数组,找到主元素,它在数组中的出现次数严格大于数组元素个数的1/k。 注意事项 数组中只有唯一的主元素
在淘宝内网里看到同事发了贴说了一个CPU被100%的线上故障,并且这个事发生了很多次,原因是在Java语言在并发情况下使用HashMap造成Race Condition,从而导致死循环。这个事情我4、5年前也经历过,本来觉得没什么好写的,因为Java的HashMap是非线程安全的,所以在并发下必然出现问题。但是,我发现近几年,很多人都经历过这个事(在网上查“HashMap Infinite Loop”可以看到很多人都在说这个事)所以,觉得这个是个普遍问题,需要写篇疫苗文章说一下这个事,并且给大家看看一个完美
我们以ababcbb为例说明, 这里hash表的值-1是初始值, 这样在方便做+1操作. index 作为开始索引值, 起初index为0, 这是理所当然的。当遍历到第二个a index就成了2了, 同时把ab重置为初始值. maxlen为一个刷新最高值的变量. 通过当前索引 - index + 1计算(当再次迭代到c的时候, 此时i为4, index为2, 则: 4-2+1=3 ). 每次比上一次maxlen大的时候更新此值. 保证max_len是最大的.
memcache是互联网分层架构中,使用最多的的KV缓存。面试的过程中,memcache相关的问题几乎是必问的,关于memcache的面试提问,你能回答到哪一个层次呢?
在淘宝内网里看到同事发了贴说了一个CPU被100%的线上故障,并且这个事发生了很多次,原因是在Java语言在并发情况下使用HashMap造成Race Condition,从而导致死循环。这个事情我4、5年前也经历过,本来觉得没什么好写的,因为Java的HashMap是非线程安全的,所以在并发下必然出现问题。但是,我发现近几年,很多人都经历过这个事(在网上查“HashMap Infinite Loop”可以看到很多人都在说这个事)所以,觉得这个是个普遍问题,需要写篇疫苗文章说一下这个事,并且给大家看看一个完美的“Race Condition”是怎么形成的。
题目链接:http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3631 我讨厌这么长的题目 这题是模拟那个Hash算法,有点像我之前转载的那篇文章里提到的Hash
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
原题目 定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。 你可以假设每个输入只对应一种答案,且同样的元素不能被重复利用。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] Leetcode给出了三种解法 暴力法 复杂度O(n^2) 两遍Hash表法,创建Hash表一次O(n),遍历查找O(n) 一遍Hash 一遍Hash算法说明 第一个元素添加到hash表,key是n
常用的包括**String、List、Hash、Set、Sorted Set**,不常用的包含GEO、Bitmap、HyperLogLog;底层数据结构包括简单字符串,双向链表,数组,压缩数组,哈希表,跳表;数据类型跟数据结构的对应关系为下图所示;
在计算机科学中,Hash函数(散列函数)是一种将输入数据映射到固定大小的散列值(哈希值)的函数。Python提供了强大而灵活的Hash函数,用于在各种应用中实现数据存储、数据校验、加密等功能。本文将从入门到精通介绍Python中Hash函数的使用。
执行器在数据库整个体系结构中起到承上(优化器)启下(存储)的作用,本章首先介绍执行器的基本框架,然后引申介绍执行引擎中一些关键技术。通过本章的学习,读者应该对于执行器有基本的认识。
在看HashMap源码是看到了resize()的源代码,当时发现在将old链表中引用数据复制到新的链表中时,发现复制过程中时,源码是进行了反序,此时是允许反序存储的,同时这样设计的效率要高,不用采用尾部插入,每次都要遍历到尾部。
Hash表是Memcached里面最重要的结构之一,其采用链接法来处理Hash冲突,当Hash表中的项太多时,也就是Hash冲突比较高的时候,Hash表的遍历就脱变成单链表,此时为了提供Hash的性能,Hash表需要扩容,Memcached的扩容条件是当表中元素个数超过Hash容量的1.5倍时就进行扩容,扩容过程由独立的线程来完成,扩容过程中会采用2个Hash表,将老表中的数据通过Hash算法映射到新表中,每次移动的桶的数目可以配置,默认是每次移动老表中的1个桶。 //hash表中增加元素 int as
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
输入一个错误的英文单词,它就会提示“拼写错误”。这个单词拼写检查功能,虽然很小但却非常实用。是如何实现的呢?
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,索引就相当于目录。当你在用新华字典时,帮你把目录撕掉了,你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累!把目录还给你,则能快速定位!
Java的HashMap是非线程安全的。多线程下应该用ConcurrentHashMap。
HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储,因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性:
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别
文档结构 文档表示 距离度量 KD树 原理 构建 查询 复杂度 KD树的KNN KD树的逼近KNN 不适用高维数据 LSH LSH潜在的问题 LSH算法 复杂度 概率逼近 多表 文档结构 文档表示 词
之前我已经写过关于HashMap的内容了:http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/7545725.html 我们都知道HashMap是线程不安全的, 如果多线程来访问会有什么问题呢? 答案是会造成死锁。 接下来我们就分析下为何会造成死锁。 说到HashMap中死锁的情况, 我们就必须要先讲下resize()方法, 顾名思义, 这个方法就是来扩容的。 当HashMap的size超过 thredshold时, 就需要扩容了。 当我们put时: (截图代码为JDK7 HashMap源
在实际的应用中,选取合适的哈希函数可减少冲突,但冲突是不可避免的。所以我就想给大家说几种解决哈希冲突的方法啦~
hash表的实现,实在是太经典太没什么新意了,但是这个数据结构又是用得太多太基础的组件了,如果有人能够把hashtable做的更快,实在也没理由拒绝。Google实现的这个hash表的性能,请看下图:
即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
Redis一共支持5种数据结构,hash是其中的一种,在hash扩容的时候采用的是渐进式rehash的方式。要想深入理解渐进式rehash,首先要了解以下Redis中hash的数据结构。
金三银四求职季,我特地为大家汇总了涵盖Java基础、线程、并发编程及JVM等核心领域的面试题集,希望能为正在准备或即将参与面试的小伙伴们提供些许帮助。
就相当于是数学集合求交集,很容易想到的就是双指针扫描比较判断是否存入结果。对于这样的方式就选择先排序再比较。
在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式。
利用C++类模板实现任意类型的Hash表,提供的功能有: (1)指定shmkey或内存地址创建Hash表; (2)获取指定key元素; (3)遍历指定范围的元素,进行指定操作。
在实现LRU缓存管理的时候发现,由于利用了链表,导致find操作十分耗费时间。如果能有一个地方,存储了数据在LRU链表里的地址,那就完美了。
"法典只是指南,而不是规定。" --本人对此深表赞同。在编写代码时, 应当能够正确区分哪些是易于出问题的错误代码,哪些是可以模糊处理的代码,前者需要谨慎处理,以保持代码的正确性和鲁棒性,后者则可以灵活变化。我经常遇到重写GetHashCode需要注意事项的问题,因而,我在这里总结一下: GetHashCode的作用 设计仅用于在一个hash表中放置,索引一个对象。 为什么对象需要这样的一个方法 在类型系统中的每个对象都应该提供一个 GetType 的方法, 这是完全合理的。数据自描述能力是 CLR 类型系统
1、Buffer由数组BufferDescriptor[]数组进行管理。该数组由函数InitBufferPool创建,大小为NBuffers个成员即BufferDesc。该数组创建后由StrategyControl进行管理,firstFreeBuffer为链表头,指向链表第一个成员;lastFreeBuffer指向链表尾;所有free list中成员由freeNext串起来,该值为数组下标。
redis旧版小hash使用的数据结构,紧密数组存储结构 用1字节存储总节点数(如果1字节满了,代表需要遍历到底才知道有多少节点) 每个节点存储自己占用的内存空间,修改删除后,标记为闲置空间,闲置空间不压缩不回收,留用节点扩展或者插入节点 这也代表插入没有足够闲置时要O(n)移动后续内存 数据也是占用zipmap内存,所以查找是O(n)(利用len做快表跳跃)
数组是最常见的数据结构,创建数组必须要内存中一块连续的空间,并且数组中必须存放相同的数据类型。比如我们创建的长度10,数据类为整形的数组,在内存中的地址是从1000开始,那么他在内存中的存储格式如下:
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