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RSS订阅原创 布隆过滤器的应用和工具类
当查询一个元素时，会通过多个哈希函数生成多个哈希值，然后检查这些哈希值对应的位数组位置是否都为1。如果任何一个位置不为1，则元素肯定不存在于集合中。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很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。恶意请求查询缓存和数据库中都不存在的数据（如不存在的用户ID），导致数据库压力过大。布隆过滤器主要由一个很长的二进制向量（位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）组成。当插入一个元素时，会生成多个哈希值，并将这些哈希值对应的位数组位置设置为1。
2025-04-21 10:25:29
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原创 mongodb 的安装与面试题（详细操作步骤，持续更新）
ps -ef （列出系统上所有当前运行的进程） | （管道） grep mongod （搜索：mongod 关键字）最像关系型数据库的非关系型数据库（mongodb）修改日志的输出路径 示例存储的数据。（修改 mogodb.conf）
2024-06-28 12:10:41
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原创 【list和map，set实现类】
List 有序，可重复ArrayList优点:底层数据结构是数组，有索引查询快，增删慢 ，缺点：线程是不安全的，效率高Vector优点：底层数据结构是数组，有索引查询快，增删慢 ，缺点：线程是安全的，但是效率很低，已经舍弃不用LinkedList优点：底层数据结构是链表-增删快，查询慢，缺点：线程不安全，效率高Set：无序，元素唯一HashSet底层数据是哈希表，（无须，唯一）保证数据唯一性，依赖于俩个方法:hashCode（）和equals（）Lin
2023-06-27 21:09:11
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空空如也
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