位图、布隆过滤器应用——九章算法大数据处理

本文介绍了位图和布隆过滤器的基本原理及在处理海量数据时的应用场景,包括查找重复数据、求交集等,并探讨了布隆过滤器的扩展功能如支持删除和计数操作。

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位图
一个数组的每个数据的每个二进制位表示一个数据
0–不存在,1–存在
这样并不能存储数据的值,只能存储数据的存在状态。所以,位图的优点是显而易见的。
位图可以节省空间,处理海量数据,可用于在大量数据中查找某个数据是否存在。
布隆过滤器

九章算法第七讲——大数据
1)给⼀一个超过100G⼤大⼩小的log file, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址?!
2)与上题条件相同,如何找到top K的IP?如何直接⽤用Linux系统命令实现?!
3)给定100亿个整数,设计算法找到只出现⼀一次的整数!
4)给两个⽂文件,分别有100亿个整数,我们只有1G内存,如何找到两个⽂文件交集!
5)1个⽂文件有100亿个int,1G内存,设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数!
6)给两个⽂文件,分别有100亿个query,我们只有1G内存,如何找到两个⽂文件交集?分别给出精确 算法和近似算法!
7)如何扩展BloomFilter使得它⽀支持删除元素的操作?!
8)如何扩展BloomFilter使得它⽀支持计数操作?!
9)给上千个⽂文件,每个⽂文件⼤大⼩小为1K—100M。给n个词,设计算法对每个词找到所有包含它的⽂文 件,你只有100K内存!
10)有⼀一个词典,包含N个英⽂文单词,现在任意给⼀一个字符串,设计算法找出包含这个字符串的所 有英⽂文单词!

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