在软件开发中,数据处理常常面临重复数据的问题。去重与统计重复次数是数据处理中不可或缺的一部分。Java提供了多种方式来实现对象的去重与重复计数。本文将通过分析一段代码,详细讲解如何在Java中实现对象的去重和重复计数,并探讨其原理、应用场景和优化策略。
在Java的并发编程中,ConcurrentHashMap以其出色的并发性能和数据一致性成为了众多开发者的首选。从Java 5的引入至今,ConcurrentHashMap经历了多次重大的改进和优化。本文将详细深入全面地探讨从Java 8之前到Java 17中ConcurrentHashMap的实现原理及其变化。
本文转自http://zhangtielei.com/posts/blog-redis-dict.html
所以在Aa,BB、Ab,BC时会出现碰撞。通过如下测试代码可以发现,他们的hashCode是相同的。
在日常的Java开发中,我们经常会使用Set集合来实现去重操作,确保集合中不含有重复的元素。然而,如果使用未重写equals()和hashCode()方法的引用对象进行去重,可能会导致意外的行为,最近了在项目中就遇到了这个情况,让我们深入探讨这个问题,并引以为戒,确保正确实现去重操作。
使用Google Guava库来实现基于布隆过滤器的海量字符串去重是一个很好的选择。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构,它利用位数组表示集合,并使用哈希函数将元素映射到位数组的某些位置。布隆过滤器可以高效地检查一个元素是否可能属于某个集合,但有一定的误报率。
面试中经常被问到的list如何去重,用来考察你对list数据结构,以及相关方法的掌握,体现你的java基础学的是否牢固。
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布隆过滤器(Bloom Filter)是一种数据结构,可以快速、高效地判断一个元素是否存在于一个集合中,其特点是空间效率高且查询速度快。在日常的编程工作和项目开发中,布隆过滤器经常被用于缓存、防止缓存穿透等场景。
add(E e) 确保此 collection 包含指定的元素(可选操作)。
在不考虑业务场景和数据量的情况下,我们可以使用以下方案来实现 URL 的重复判断:
其实很早我就注意到阿里巴巴Java开发规范有一句话:只要重写 equals,就必须重写 hashCode。
散列(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列,这样才能快速地排除已经抓取过的网页。最理想的状态是对联网上所有的网页都分配一个哈希地址,可想而知这是一个相当宠大的数字,但实际上往往是无法做到这一点。虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重,但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决,但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。所以这是一个空间和时间相互制约的问题,我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数,所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化,分散开来,每一台机器都是管理一个局部的散列地址。
接上篇 大数据小内存的排序问题 抖音二面,内存只有 2G,如何对 100 亿数据进行排序?,本篇文章讲解的是 大数据小内存的判重(去重)问题
给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串,判断第一个字符串 ransom 能不能由第二个字符串 magazines 里面的字符构成。如果可以构成,返回 true ;否则返回 false。
有些计算机常识的读者都会立刻回答: “一样快,底层都用了哈希表,查找的时间复杂度为 O(1)”。然而实际情况真的是这样么?
哈希表(Hash Table)是一种常用的数据结构,其核心原理是将数据存储在数组中,并使用哈希函数来映射数据的键(Key)到数组中的特定位置,这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作,通常在平均情况下,这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理:
从中可以看出HashSet中是有去重功能的,那我们来试试自定义对象,看看能不能去重。
本文讲解了 Java 中集合类 HashSet 的语法、使用说明和应用场景,并给出了样例代码。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率极高的概率型数据结构,用于判断一个元素是否在一个集合中。它基于位数组和多个哈希函数的原理,可以高效地进行元素的查询,而且占用的空间相对较小,如下图所示:
在前面的几篇Python的文章中,我们介绍了Python的多种不同类型的对象:字符串、列表、元组、字典。它们有各自的特点:
概述各类型存储命令介绍字符串字符串操作字符串批量操作字符串位操作计数操作列表集合有序集合哈希HyperLogLog通用命令
网页爬虫,解析已爬取页面中的网页链接,再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中,这就会导致爬虫在爬取的过程中,重复爬取相同的网页。
本系列教程介绍Groovy编程语言的语法。Groovy的语法源自Java语法,但是通过特定类型对其进行了增强,并允许进行某些简化。
https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays/
Map保存键值对(key-value pair)映射,映射关系可以是一对一或多对一。
给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
使用 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重,看上去效果不错,但是这种做法有一个致命了缺陷,就是随着采集的 URL 增多,你需要的内存越来越大,最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢?布隆过滤器!它就可以完美解决这个问题,布隆过滤器有什么特殊的地方呢?接下来就一起来学习一下布隆过滤器。
海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了布隆过滤器 ,我查阅了一些资料来了解它,但是很多现成资料并不满足我的需求,所以就决定自己总结一篇关于布隆过滤器的文章。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器,并且会实际去使用它!
java.util.Collection 是一个集合框架的父接口。它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。Collection接口在Java 类库中有很多具体的实现。不能存储相同的元素,同时因为其是一个抽象的接口:所以不能直接实例化一个set对象。(Set s = new Set() )错误。该接口主要继承于Collection接口,所以具有Collection的一些常见的方法。
最近接触到的一个项目要兼容新老系统,最终采用了ThreadLocal(实际上用的是InheritableThreadLocal)用于在子线程获取父线程中共享的变量。问题是解决了,但是后来发现对ThreadLocal的理解不够深入,于是顺便把它的源码阅读理解了一遍。在谈到ThreadLocal之前先买个关子,先谈谈黄金分割数。本文在阅读ThreadLocal源码的时候是使用JDK8(1.8.0_181)。
Java中的HashMap是一种基于哈希表的数据结构,用于存储键值对。它实现了Map接口,允许我们通过键来快速查找对应的值,具有高效的插入、删除和查找操作。HashMap内部使用数组和链表(或红黑树)组合的方式来实现,它的核心思想是通过哈希算法将键映射到数组索引上,从而实现快速的查找。
假设遇到这样一个问题:一个网站有 20 亿 url 存在一个黑名单中,这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?并且需在给定内存空间(比如:500M)内快速判断出。
今天来说一个Java中处理大文本字符串虑重的两个解决方案。 相信大家在实际工作中都遇到过数据重复的问题, 当然也就存在虑重的工作。 比如数据库中需要对同一个字段进行虑重, 大多数情况下我们直接使用Set就能解决问题, 今天我所说的这个大文本虑重是什么含义呢?一起来看看需求吧。 需求: 公司SEO人员给了我一个文本文件, 里面大概有三千多万行字符串, 他们的要求是希望我用最短的时间把这个文本文件重复的给删除掉。 起初我想的直接用excle去处理吧, 当时 因为这个文件都达到了几百兆, 所以编辑修改起来都
HashSet 实现了 Set 接口,由哈希表(实际是 HashMap)提供支持。HashSet 不保证集合的迭代顺序,但允许插入 null 值。也就是说 HashSet 不能保证元素插入顺序和迭代顺序相同。 HashSet 具备去重的特性,也就是说它可以将集合中的重复元素自动过滤掉,保证存储在 HashSet 中的元素都是唯一的。
实体类必须实现Comparable接口并重写CompareTo方法,编写排序规则(升序、降序)
前面已经陆陆续续写了几篇介绍数据结构的博客,包含数组,链表,栈和队列…本篇博客,我们再来学习一种有趣的数据结构——散列表。
Java集合是我认为在Java基础中最最重要的知识点了,Java集合是必须掌握的。我在面试的时候,只要是面到Java,那一定是少不了Java集合。
布隆过滤器是一种基于概率的数据结构,用于判断一个元素是否存在于一个集合中。相比于传统的数据结构,布隆过滤器具有占用空间少、查询速度快的特点,常被用于缓存、爬虫去重等场景。Redis 作为一款流行的 NoSQL 数据库,也提供了对布隆过滤器的支持。本文将介绍如何使用 Redis 实现布隆过滤器,并提供 Java 示例代码和单元测试。
之前在美国做访学,日子比较清闲。当时对数据结构和算法几乎一窍不通,便开始在Leetcode上刷算法题,也算是为找工作做准备,经过了一年多,也积累了很多Leetcode题解文章,并在CSDN上开了题解专栏。
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
常用的就是ArrayList,LinkedList,HashSet,LinkedHashSet,TreeSet,HashMap,LinkedHashMap,TreeMap; 数组和集合的区别 区别1: 数组可以存储基本数据类型/引用数据类型 基本数据类型存的是值 引用数据类型存的是地址 数组在创建的时候 就会定义存储的数据类型 也就是只能存储一种数据类型 集合只能存储引用数据类型(对象) 集合中也可以存储基本数据类型(装箱)最终存储的还是 Object 如果没有泛型限定 默认存储的都是 Object类型的数据 也就是任意类型 区别2 数组长度是固定的,不能自动增长 集合是长度可变的,根据元素的多少来决定长度
二叉搜索树又称二叉排序树,它或者是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树:
我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在,如果存在直接返回缓存内容,如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样缓存就失去了意义,在流量大时,可能DB就挂掉了。
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