腾讯三面:40亿个QQ号码如何去重?

南邮 2024 软件安全 实验四 自动脱壳+手动脱壳 这次这个实验很简单,就是一个简单的脱壳,然后进行爆破就行了,解法非常的多这里不多讲,会简单讲一下特殊情况这个点开是这样子:然后放进peid里面查看,我这个是原版的PEid,所以显示出来是这样:会显示nothing found,但其实如果你使用吾爱破解的魔改过的peid,它就会显示具体的壳名:然后你点击右下角的那个箭头,里面会有很多的插件用来自动脱壳:你也可以使用这个通用脱壳器,但是脱壳后的程序无法运行,这个放到后面讲。 阅读详情

我们来聊一道常见的考题,也出现在腾讯面试的三面环节,非常有意思。具体的题目如下:

文件中有40亿个QQ号码,请设计算法对QQ号码去重,相同的QQ号码仅保留一个,内存限制1G. 

这个题目的意思应该很清楚了,比较直白。为了便于大家理解,我来画个动图玩玩,希望大家喜欢。

d45dcab1a50f91a3c799f6bf6274bfe0.gif

能否做对这道题目,很大程度上就决定了能否拿下腾讯的offer,有一定的技巧性,一起来看下吧。

在原题中,实际有40亿个QQ号码,为了方便起见,在图解和叙述时,仅以4个QQ为例来说明。

方法一:排序

很自然地,最简单的方式是对所有的QQ号码进行排序,重复的QQ号码必然相邻,保留第一个,去掉后面重复的就行。

原始的QQ号为:

70b2ddf85868766ea5afdf84ff8b82a2.png


排序后的QQ号为:

31294045a3b9a73a663caa0ff8b4907f.png

去重就简单了:

87bf364c842e6b769eb2c7016189e154.png

可是,面试官要问你,去重一定要排序吗?显然,排序的时间复杂度太高了,无法通过腾讯面试。

方法二:hashmap

既然直接排序的时间复杂度太高,那就用hashmap吧,具体思路是把QQ号码记录到hashmap中:

mapFlag[123] = true
mapFlag[567] = true
mapFlag[123] = true
mapFlag[890] = true

由于hashmap的去重性质,可知实际自动变成了:

mapFlag[123] = true
mapFlag[567] = true
mapFlag[890] = true

很显然,只有123,567,890存在,所以这也就是去重后的结果。

可是,面试官又要问你了:实际要存40亿QQ号码,1G的内存够分配这么多空间吗?显然不行,无法通过腾讯面试。

方法三:文件切割

显然,这是海量数据问题。看过很多面经的求职者,自然想到文件切割的方式,避免内存过大。

可是,绞尽脑汁思考,要么使用文件间的归并排序,要么使用桶排序,反正最终是能排序的。

既然排序好了,那就能实现去重了,貌似就万事大吉了。我只能坦白地说,高兴得有点早哦。

接着,面试官又要问你:这么多的文件操作,效率自然不高啊。显然,无法通过腾讯面试。

方法四:bitmap

来看绝招!我们可以对hashmap进行优化,采用bitmap这种数据结构,可以顺利地同时解决时间问题和空间问题。

在很多实际项目中,bitmap经常用到。我看了不少组件的源码,发现很多地方都有bitmap实现,bitmap图解如下:

aa41eb6f9fe8a4e21109e7bdffec08ff.png

这是一个unsigned char类型,可以看到,共有8位,取值范围是[0, 255],如上这个unsigned char的值是255,它能标识0~7这些数字都存在。

同理,如下这个unsigned char类型的值是254,它对应的含义是:1~7这些数字存在,而数字0不存在:

8298810ca5457c3ba5bb236d9d5a5cb3.png

由此可见,一个unsigned char类型的数据,可以标识0~7这8个整数的存在与否。以此类推:

  • 一个unsigned int类型数据可以标识0~31这32个整数的存在与否。

  • 两个unsigned int类型数据可以标识0~63这64个整数的存在与否。

显然,可以推导出来:512MB大小足够标识所有QQ号码的存在与否,请注意:QQ号码的理论最大值为2^32 - 1,大概是43亿左右。

接下来的问题就很简单了:用512MB的unsigned int数组来记录文件中QQ号码的存在与否,形成一个bitmap,比如:

bitmapFlag[123] = 1
bitmapFlag[567] = 1
bitmapFlag[123] = 1
bitmapFlag[890] = 1

实际上就是:

bitmapFlag[123] = 1
bitmapFlag[567] = 1
bitmapFlag[890] = 1

然后从小到大遍历所有正整数(4字节),当bitmapFlag值为1时,就表明该数是存在的。

而且,从上面的过程可以看到,自动实现了去重。显然,这种方式可以通过腾讯的面试。

c164ff6bbf4499e175727dd9a609f41a.gif

扩展练习一

文件中有40亿个互不相同的QQ号码,请设计算法对QQ号码进行排序,内存限制1G. 

很显然,直接用bitmap, 标记这40亿个QQ号码的存在性,然后从小到大遍历正整数,当bitmapFlag的值为1时,就输出该值,输出后的正整数序列就是排序后的结果。

请注意,这里必须限制40亿个QQ号码互不相同。通过bitmap记录,客观上就自动完成了排序功能。

扩展练习二

文件中有40亿个互不相同的QQ号码,求这些QQ号码的中位数,内存限制1G. 

我知道,一些刷题经验丰富的人,最开始想到的肯定是用堆或者文件切割,这明显是犯了本本主义错误。直接用bitmap排序,当场搞定中位数。

扩展练习三

文件中有40亿个互不相同的QQ号码,求这些QQ号码的top-K,内存限制1G. 

我知道,很多人背诵过top-K问题,信心满满,想到用小顶堆或者文件切割,这明显又是犯了本本主义错误。直接用bitmap排序,当场搞定top-K问题。

扩展练习四

文件中有80亿个QQ号码,试判断其中是否存在相同的QQ号码,内存限制1G. 

我知道,一些吸取了经验教训的人肯定说,直接bitmap啊。然而,又一次错了。根据容斥原理可知:

因为QQ号码的个数是43亿左右(理论值2^32 - 1),所以80亿个QQ号码必然存在相同的QQ号码。

海量数据的问题,要具体问题具体分析,不要眉毛胡子一把抓。有些人完全不刷题,肯定不行。有些人刷题后不加思考,不会变通,也是不行的。好了,先说这么多。我们也会一步一个脚印,争取每篇文章讲清讲透一件事,也希望大家阅读后有所收获,心情愉快。

最后推荐一个Go+语言的发布会,有兴趣可以看看。

推荐阅读:
入门: 最全的零基础学Python的问题  | 零基础学了8个月的Python  | 实战项目 |学Python就是这条捷径
干货:爬取豆瓣短评,电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 |   从万众期待到口碑扑街!唐探3令人失望  | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 |用Python做个海量小姐姐素描图 |碟中谍这么火,我用机器学习做个迷你推荐系统电影
趣味:弹球游戏  | 九宫格  | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏!
AI: 会做诗的机器人 | 给图片上色 | 预测收入 | 碟中谍这么火,我用机器学习做个迷你推荐系统电影
小工具: Pdf转Word,轻松搞定表格和水印! | 一键把html网页保存为pdf!|  再见PDF提取收费! | 用90行代码打造最强PDF转换器,word、PPT、excel、markdown、html一键转换 | 制作一款钉钉低价机票提示器! |60行代码做了一个语音壁纸切换器天天看小姐姐!|

年度爆款文案

点阅读原文,看200个Python案例!

雷达参数的设置 采样率又可以叫做采样速率或者,顾名思义就是每秒采集的次数。该值越高,单位时间内对信号的采集越多,采样率的单位可以用Hz或者sps表示(sps是采样率,是每秒采样点的数量,sp表示采样点数),一般1sps=1Hz。采样时间是采样点数和采样周期的乘积得到的结果。假设实际采样率为4560ksps,采样点数为256,那么采样周期为1/4560(ms),那么ADC的采样时间就为256*(1/4560)(ms)=0.056ms=56微秒。 阅读详情

相关推荐

LabVIEW与MySQL的连接:软件下载与安装至UDL文件创建全过程

依据个人经验编辑的十分完备的使用教程

tiaowudexiaoyu的博客 5574

架构设计内容分享(十一):40亿QQ号,给1G内存,怎么去重?

所谓位图(BitMap)其实就是一个bit数组,即每一个位置都是一个bit,其中的取值可以是0或者1位图(BitMap)思想:就是用一个bit来标记元素,bit是计算机中最小的单位,也就是我们常说的计算机中的0和1,这种就是用一个位来表示的。像上面的这个位图,可以用来记录三个数:1,4,6。为啥呢?第1位、第4位、第6位 三个位置为 1。如果不用位图的话,我们想要记录1,4,6 这三个整型的话,怎么办?就需要用三个unsigned int,已知每个unsigned int占4个字节,那么就是。

之乎者也·的博客 2043

从数据到图片:手把手构建FMCW雷达人体行为识别数据集(行走、跌倒、喝水等6类动作)

本文详细解析了如何利用FMCW雷达构建人体行为识别数据集,涵盖行走、跌倒、喝水等6类动作。通过多普勒特征可视化、图像标准化处理和自动化流水线设计,将原始雷达信号转化为高质量时频图像数据集,为智能家居和健康监护等应用提供可靠数据支持。

weixin_30706691的博客 384

腾讯二面:40亿QQ号, 1G内存,怎么去重?

BitMap,顾名思义,就是用“位”来存储数据的技术。我们平时可能听过“字节”、“兆字节”这些词,但BitMap更小巧精悍,直接用最小的数据单位——“位”——来操作。在计算机里,1个字节(Byte)等于8位(bit),也就是说,一个字节能记录8个信息点。这个小小的技巧让BitMap在处理海量数据的时候非常高效。举个简单的例子,我们生活中常常要做记录,比如每天上班打卡。如果你每天只打一次卡,我们可以用一张纸每天划一个“√”来表示今天打了卡。

程序员江小北 1688

5分钟搞懂知识抽取:如何把非结构化数据变成知识图谱的宝藏?

本文通过一个电商评论分析实战案例,详细解析了如何利用spaCy、Neo4j等工具,将非结构化文本数据转化为结构化知识图谱的完整流程。文章重点阐述了知识抽取的核心步骤,包括命名实体识别、关系抽取以及知识存储与查询,帮助读者快速掌握将数据转化为知识宝藏的关键技术。

weixin_29054245的博客 235

解锁SPWM电压利用率:三次谐波注入幅值的黄金分割点

本文深入探讨了SPWM电压利用率的提升方法,重点介绍了三次谐波注入技术及其黄金分割点(1/6比例)。通过数学推导和工程实践,揭示了如何通过特定幅值的三次谐波注入将电压利用率从86.6%提升至115%,与SVPWM相当。文章还提供了实验室调试流程和DSP实现代码,帮助工程师优化逆变器设计。

weixin_30729609的博客 915

851-40亿个号码如何去重?

40亿个QQ号码如何去重? 文件中有40亿个QQ号码,请设计算法对QQ号码去重,相同的QQ号码仅保留一个,内存限制1G. 在原题中,实际有40亿个QQ号码,为了方便起见,在图解和叙述时,仅以4个QQ为例来说明。 方法一:排序 很自然地,最简单的方式是对所有的QQ号码进行排序,重复的QQ号码必然相邻,保留第一个,去掉后面重复的就行。 原始的QQ号为: 排序后的QQ号为: 去重就简单了: 去重一定要排序吗?显然,排序的时间复杂度太高了!!! 方法二:hashmap 既然直接排序的时间复杂度太高,那就用h

LINZEYU666的博客 2176

三菱MC协议(MC/TCP):避坑指南|C#实现三菱MC协议:软元件(X/Y/M/D)读写与帧格式解析

核心避坑逻辑:MC协议的坑80%集中在“PLC配置”“地址编码”“字节序”,先解决这三点,通信就成功了一半;实战优先级:新手优先用开源库(Mitsubishi.MCProtocol),避免手动拼接帧格式的复杂坑;进阶再研究帧格式解析;排坑技巧:先Ping通→用调试助手验证→写C#代码,分层排查,不要混在一起找问题。掌握这些避坑技巧后,你可以轻松实现C#与三菱全系列PLC的稳定通信,满足工业场景中数据采集、设备控制等核心需求。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 2194

腾讯二面:有 40 亿个 QQ 号,限制 1G 内存,问如何去重?被问懵了!

位图(BitMap),基本思想就是用一个bit来标记元素,bit是计算机中最小的单位,也就是我们常说的计算机中的0和1,这种就是用一个位来表示的。所谓位图,其实就是一个bit数组,即每一个位置都是一个bit,其中的取值可以是0或者1像上面的这个位图,可以用来表示1,4,6:如果不用位图的话,我们想要记录1,4,6 这三个整型的话,就需要用三个unsigned int,已知每个unsigned int占4个字节,那么就是3*4 = 12个字节,一个字节有8 bit,那么就是12*8 = 96个bit。

Java技术栈,分享最主流的Java技术 411

UNet改进(47):Deformable Convolution在UNet中的集成与应用

本文提出了一种可变形U-Net(DeformableUNet)结构,通过在U-Net的双卷积模块中集成可变形卷积(DeformConv2d)来提升模型对物体形变和复杂结构的建模能力。传统卷积受限于固定感受野,而可变形卷积通过动态调整采样位置,能更好地适应不规则形状。实现中,在DoubleConv模块的第二个卷积层替换为可变形卷积,同时保持第一层为标准卷积以确保稳定性。实验表明,该方法在保持参数量基本不变的情况下,显著提升了分割精度(mIoU从0.712提升到0.743)。

2501_91516851的博客 202

工业4.0必备:C#上位机+数字孪生 生产线实时监控与智能预警系统(工业级实战)

数据割裂:PLC、传感器、工业相机的数据散落在不同系统,想看全局生产状态要切换N个软件,“数据孤岛”导致决策滞后;故障难预判:设备突发故障时,只能停机排查,平均故障响应时间超30分钟,一条生产线停工1小时损失超10万;可视化差:传统监控只有冰冷的数字和2D图表,设备运行状态、生产流程、物料流转无法直观感知,新人上手需3个月才能熟悉产线。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 660

40亿个QQ号,限制1G内存,如何去重?

布隆过滤器是一种数据结构,用于快速检索一个元素是否可能存在于一个集合(bit 数组)中。它的基本原理是利用多个哈希函数,将一个元素映射成多个位,然后将这些位设置为 1。当查询一个元素时,如果这些位都被设置为 1,则认为元素可能存在于集合中,否则肯定不存在所以,布隆过滤器可以准确的判断一个元素是否一定不存在,但是因为哈希冲突的存在,所以他没办法判断一个元素一定存在。只能判断可能存在。

m0_46163918的博客 640

Python爬虫实战:使用Scrapy+Playwright高效获取电力市场数据

本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的电力市场数据爬虫系统。我们将结合Scrapy框架和Playwright浏览器自动化工具,解决电力市场网站常见的反爬机制,实现数据的稳定抓取。文章包含完整的项目搭建流程、代码实现、数据处理方案以及部署建议,帮助读者掌握现代爬虫开发的核心技术。关键词:Python爬虫、Scrapy、Playwright、电力市场、数据采集、反爬对策python复制下载# 基本字段region = scrapy.Field() # 区域。

2201_76125261的博客 1882

腾讯三面:40 亿个 QQ 号码如何去重?

今天,我们来聊一道常见的考题,也出现在腾讯面试的三面环节,非常有意思。具体的题目如下: 文件中有40亿个QQ号码,请设计算法对QQ号码去重,相同的QQ号码仅保留一个,内存限制1G. 这个题目的意思应该很清楚了,比较直白。 能否做对这道题目,很大程度上就决定了能否拿下腾讯的offer,有一定的技巧性,一起来看下吧。 在原题中,实际有40亿个QQ号码,为了方便起见,在图解和叙述时,仅以4个QQ为例来说明。 方法一:排序 很自然地,最简单的方式是对所有的QQ号码进行排序,重复的QQ号码必然相邻,保留第一.

m0_65634190的博客 240

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

上一篇: Python小技巧!如何简化大量的 if…elif…else 代码?
下一篇: 可能是最强的Python可视化神器,建议一试
菜鸟学Python
博客等级 码龄9年 8062粉丝 571原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值