哈希应用变形之位图

最新推荐文章于 2024-05-31 19:32:31 发布
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位图(bitmap):即用二进制位的状态来判断某个值存不存在，常适用于海量数据问题，用0来表示数据不存在，用1来表示数据存在。例如：



哈希变形---位图
summer-yiru
05-23 226
哈希变形---位图(bitmap)1>所谓的位图就是用bit位来存放数据的某种状态,适用于大规模的数据.2>位图实现BitMap.htypedef struct BitMap { int * Bit_bset;//位的集合 int _capacity; int _size;//有效bit位的个数 }BitMap; void BitMapInit(BitMap * bmp,int ...
【C++】哈希应用之位图
℉f的博客
03-26 2080
哈希是一种解决问题的思想，那么有关哈希的一个重要应用便是位图，该种结构适用于海量数据，数据无重复的场景，通常用来判断某个数据存在或者不存在，但只能处理整型数据。
【数据结构】—— 哈希的应用之位图
chenxiyuehh的博客
05-18 567
位图的概念 位图的原理 位图是通过将数组下标与应用中的一些值关联映射，数组中该下标所指定的位置上的元素可以用来标识应用中值的情况（是否存在或者数目 或者计数等），位图数组中每个元素在内存中占用1位，所以可以节省存储空间。 位图是一种非常简洁快速的数据结构，它能同时使存储空间和速度最优化。数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的...
哈希的应用（位图，布隆过滤器）
didi1663478999的博客
10-04 387
位图（整型） 1.面试题 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数 中。【腾讯】 遍历，时间复杂度O(N) 排序(O(NlogN))，利用二分查找: logN 位图解决 数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比 特位来代表数据是否存在的信息，如果二进制比特位为1，代表存在，为0代表不存在。 位图...
数据结构——哈希思想应用之位图
qq_44745063的博客
10-26 163
作者：小 琛 欢迎转载，请标明出处 引言 一道腾讯的题目： 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中 通常解法： 1、直接遍历法：挨个遍历，直到找到为止。效率较差，最坏情况为O(N) 2、二分查找法：先排序(O(NlogN))，再利用二分查找: logN 3、利用unordered_map和unordered_set(红黑树，哈希表)解决。 上面三种方法。效率最高且使用方便程度高的为第三种，但数据量非常大的时候例如40亿，需要的内存也非常大，该方法
哈希变形----位图
小心眼儿猫的博客
05-26 368
了解过哈希表，我们接下来看一看哈希表的变形—–位图。 位图：顾名思义就是以bit位为单位，但是需要注意的是我们的位图并不能存储我们的数据，而是借用这样一个结构标记某一个数据是否存在。 如图所示，如果该数据存在，则就将该位图中的相应位从0置为1。 下面我们来实现一下位图的基本操作： //以下为bit_map.h文件内容 #pragma once #include<stdint.h...
C++ 哈希+unordered_map+unordered_set+位图+布隆过滤器（深度剖析）
czh1592272237的博客
02-05 1119
本篇文章将着重讲解 unordered 系列关联式容器（unordered_map 和 unordered_set）、底层结构（哈希的概念、哈希函数、哈希冲突）、模拟实现（unordered_map 和 unordered_set 的模拟实现）以及哈希的应用（位图和布隆过滤器）。
C++ 哈希
m0_61548909的博客
08-27 3031
在 C++98 中， STL 提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到 $log_2N$，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11 中， STL 又提供了 4 个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同，本文中只对unordered_map 和 unordered_set 进行介绍，unordered_multimap和
【C++ ——— 哈希】位图 | 布隆过滤器
最新发布
qq_55953229的博客
05-31 900
我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。1.我们先要统计次数，但是文件太大加载不到内存，我们无法统计次数，可以用哈希切分把相似IP地址分到一个区域里（跟上题思路类似）（相同IP一定会进入同一个文件）我们可以考虑把先把字符串转换为一个对应的整形，不过整形的位图一个整形对应一个位，有42亿多的整型值够我们匹配，但是字符串呢？1G约等于10亿byte。情况二：不断插入set后，内存不足，会抛异常，需要换个哈希函数把这个小文件进行二次切分，再找交集。
哈希变形之位图
谢广涛的博客
05-29 446
本文章主要介绍位图的相关操作：判定某一个是否为1；给某一位设置为1；给某一位设置为0；将所有位设置为1；将所有位设置为0。
基于C语言实现位图
L_X_Y_HH的博客
06-15 3335
之前写过哈希表的一些操作，下面来介绍哈希表的一种变形——位图位图是用来表示数字是否存在的情况位图的优点是能够节省很多空间，但是缺点就是只能够表示数字是否存在...
哈希表拓展——位图
Cecilia3333的博客
05-22 826
位图的基本概念位图 就是bitmap的缩写，是用每一位来存放数的状态的结构，适用于大规模的数据。位图的用处位图主要用于海量数据处理，索引，数据压缩等方面。位图的结构位图的结构类似于哈希表，位图就是用每一位的0或1来表示一个数的状态。例如，我们现在有一个文件，这个文件中有数字1,3,5.我们就可以把第1位、第3位、第5位的状态设置为1，其余位为0。                        位图...
浅析红黑树底层原理及实现
qq_39344902的博客
08-12 4450
我们在上一篇博客认识到了平衡二叉树(AVLTree)，了解到平衡二叉树的性质，其实平衡二叉树最大的作用就是查找,AVL树的查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O(logn)。AVL树的效率就是高在这个地方。如果在AVL树中插入或删除节点后，使得高度之差大于1。此时，AVL树的平衡状态就被破坏，它就不再是一棵二叉树；为了让它重新维持在一个平衡状态，就需要对其进行旋转处理, 现在呢，我们来思考一下虽...
快速排序
qq_39344902的博客
03-27 732
快速排序：快速排序是对冒泡排序的一种改进，由C.A.R.Hoare在1962年提出。快速排序的基本思想是：先找到一个基准值key,（至于这个key怎么找，我在后面会列出来）。通过一趟排序把待排序序列分为两部分，左边一部分为小于基准值的元素，右边一部分为大于基准值的元素。然后再循环分别对这两部分进行取基准值并排序，所以快速排序实际上是一个递归的过程，可以以此达到使整个序列变为有序序列。 我来画一个...
搜索结构之平衡树
qq_39344902的博客
08-12 459
AVL tree:称为高度平衡的二叉搜索树（左右子树的高度差不超过1），是1962年有俄罗斯的数学家G.M.Adel'son-Vel'skii和E.M.Landis提出来的。它能保持二叉树的高度平衡，尽量降低二叉树的高度，减少树的平均搜索长度。 AVL树的性质:  1. 左子树和右子树的高度之差的绝对值不超过1                          2. 树中的每个左子树和右子树都是...
搜索结构之哈希
qq_39344902的博客
03-30 347
哈希表：哈希表是一种可以在O(1)时间内查找到某个元素的数据结构，它是用数组实现的，这依赖于内存的随机访问特性。那哈希表到底是什么样呢？哈希表是通过哈希函数（hashfunc）使元素的存储位置与关键码一一对应的关系，所以在进行元素查找的时候可以通过该函数快速的找到该元素。若结构中存在关键字和key相等的元素，则必然存储在f(k)的位置上。由此，不需要进行比较便可以直接取得所查记录。这个对应函数就被...
堆排序
qq_39344902的博客
03-21 323
1.堆排序：提到堆排序，我们先来介绍一下堆，堆从本质上来讲就是一颗二叉树，堆有大堆和小堆之分。大堆指的是每个节点的值都小于它对应的父节点的值，所以在大堆中根节点的值是整个二叉树中值最大的；小堆与大堆刚好相反，即在小堆中，任意一个节点的父节点的值都小于子节点的值，所以在小堆中根节点的值是整颗树中最小的元素。基于堆的这种特性，我们可以很好的去利用它来高效快速的完成排序。堆排序是排序算法中比较常见的一种...
海量数据处理问题
qq_39344902的博客
03-06 226
1.给定一个大小超过100G的文件，其中存在IP地址，找出其中出现次数最多的IP地址。思路：显然我们是不可能将这100G内存直接加载到内存中去处理的。所以我们可以对大文件进行划分，前提当然是相同的IP地址会被划分在一块。假定我们将这个文件分为1024份，那么一个文件的大小大概为100M，然后利用哈希算法对IP地址进行映射，得到的值%1024，将同一个IP地址映射到同一个文件中。然后对每个文件进行处...
身份证信息管理系统设计：哈希表的应用
本知识点将围绕设计散列表实现身份证查找系统的主题，详细阐述哈希表的应用、设计原则、冲突解决方法以及相关编程实现步骤。 首先，设计散列表需要考虑哈希函数的设计。哈希函数将输入（身份证号码）映射为数组索引...
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