1.String 和StringBuffer的区别
JAVA平台提供了两个类:String和StringBuffer，它们可以储存和操作字符串，即包含多个字符的字符数据这个String类提供了数值不可改变字符串而这个StringBuffer类提供的字符串进行修改当你知道字符数据要改变的时候你就可以使用StringBuffer典型地，你可以使用Strin
声明：本文为本人在学习过程中，遇到的问题进行整理，若有不正确之处，还请大牛不吝赐教。本文就 TensorFlow 构建卷积网络后，对大规模数据的训练方法进行整理。众所周知，在训练卷积网络模型的过程中，为了保证模型的准确率，大量的数据是必须的。TensorFlow 中也提供了几种数据加载的方式，最简单最暴力的方式便是将所有的数据一次性加载到内存中进行训练，但如果数据量过大，以Co
本文就 TensorFlow 构建卷积网络后，对大规模数据的训练方法进行整理。众所周知，在训练卷积网络模型的过程中，为了保证模型的准确率，大量的数据是必须的。TensorFlow 中也提供了几种数据加载的方式，最简单最暴力的方式便是将所有的数据一次性加载到内存中进行训练，但如果数据量过大，以CoCo数据集为例，有将近14G的数据量(，显然，将数据全部填入到内存中进行训练，是不现
Java编程精选 瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书，名为《算法+数据结构=编程》。
40多年后，这个等式仍被奉为真理。这就是为什么在面试过程中，需要考察软件工程师对数据结构的理解。几乎所有的问题都需要面试者对数据结构有深刻的理解。无论你是初入职场的新兵（刚从大学或者编程培训班毕业），还是拥有几十年经验的职场老鸟。有些面试题会明确提及某种数据结构，例如，“给定
海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解 十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解作者：小桥流水，redfox66，July。文章性质：整理。前言 本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结 ），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。程序员编程艺术系列第
哈希切割给一个超过100G大小的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？思路 :1 . 使用哈希切割 , 将100G大小的文件分成1000分小文件 ,2 . 使用 HashStr( IP )%1000 将每个文件上的IP地址映射到哈希表中 , 然后将IP地址转化成整数形式3 . 使用Key Value 模型 , 将IP地址出现的次数保存起来...
原创
2021-08-10 10:21:43
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海量数据面试题1、给个超过100G的logfile, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址？ 第一题：首先我们的思路就是利用哈希进行文件的切分，我们把100G大小的logfile分为1000份，那么下来差不多没一个文件就是100M左右，然后再利用哈希函数除留余数的方法分配到对应的编号文件中，然后得出每个文件中出现次数最多的IP...
原创
2018-04-24 09:01:49
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1、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估计每个文件的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。s&
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精选
2014-12-25 16:54:05
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海量数据面试题整理
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2022-12-04 07:30:42
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# Java数据量面试题_海量数据面试题集锦实现流程
## 概述
本文旨在教会刚入行的小白如何实现“java数据量面试题_海量数据面试题集锦”。通过以下步骤来完成任务：
1. 数据预处理：生成海量数据
2. 数据读取：将海量数据按照合适的方式读取到内存中
3. 数据处理：对内存中的数据进行相应的处理
4. 数据结果输出：将处理后的结果输出
## 实现流程
```mermaid
flowch
文章目录前言一、位图相关二、布隆过滤器相关三、哈希切割相关前言海量数据处理是指基于海量数据的存储和处理，正因为数据量太大，所以导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。对于时间问题，就可以采用位图、布隆过滤器等数据结构来解决。对于空间问题，就可以采用哈希切割等方法，将大规模的数据转换成小规模的数据逐个击破。一、位图相关题目一：给定100亿个整数，设计算
原创
2022-09-03 07:28:10
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前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且注重用
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2014-11-20 10:20:26
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一、海量数据处理所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/trie树。针对空间，无非就一个办法：大而化小，分而治之（hash映射）。
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2023-06-13 10:35:13
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经典大厂面试题题目请问，Object作为HashMap的key的话，对Object有什么要求吗？请问 hashset 存的数是有序的吗？输入一个二叉树和一个整数，打印出二叉树中节点值的和等于输入整数所有的路径二叉树的搜索区间现在有一个单向链表，谈一谈，如何判断链表中是否出现了环随机链表的复制找出数组中和为S的一对组合，找出一组就行求一个数组中连续子向量的最大和谈一谈，如何得到一个数据流中的中位数？
面试笔记–海量数据题目处理总结 何谓海量数据处理？ 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom
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2017-05-21 00:42:00
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十七道海量数据处理面试题与Bit-map具体解释作者：小桥流水，redfox66，July。前言 本博客内以前整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了反复了之前的10道面试题之后，又一次多整理了7道。仅作各位參考，不作它用。 同一时候，程序猿编程艺术系列将又一次開始创作，第十一章以后的部分题目来源将取自下文中的17道海量数据处理的
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2015-03-30 19:27:00
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十七道海量数据处理面试题与Bit-map具体解释作者：小桥流水，redfox66，July。前言 本博客内以前整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了反复了之前的10道面试题之后，又一次多整理了7道。仅作各位參考，不作它用。 同一时候，程序猿编程艺术系...
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2014-10-03 10:21:00
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十七道海量数据处理面试题与Bit-map具体解释作者：小桥流水，redfox66，July。前言 本博客内以前整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了反复了之前的10道面试题之后，又一次多整理了7道。仅作各位參考，不作它用。 同一时候，程序猿编程艺术系...
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2014-06-06 13:07:00
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前言 本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。 同时，程序员编程艺术系列将重新开始创作，第十一章以后的部分题目来源将取自下文中的17道海量数据处理的面试题。因为，我们觉得，下文的每一道面试题都值得重新思考，重新深究与学习。再者，编程艺术系列的前十章也是这么来的。若您有任何问题或建议，欢迎不吝指正
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2012-07-31 13:54:00
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十七道海量数据处理面试题与Bit-map具体解释作者：小桥流水，redfox66，July
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2014-07-01 16:31:00
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