BloomFilter算法及其适用场景BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据，利用位数组来简洁的表示一个集合，并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合。因为基于Hash来计算数据所在位置，所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的。因为存储简洁，这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据。那么，还有这种时间和空间两全其美的算法？当然不是，Blo
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2023-08-18 22:00:05
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一、用函数对数组进行去重的方法 arrau_unique函数的作用
移除数组中重复的值。
每个值第一次
出现的健名，健名保留不变。
第二个参数可以选择排序方式：
SORT_REGULAR - 按照通常方法比较（不修改类型）
SORT_NUMERIC - 按照数字形式比较
SORT_STRING - 按照
这篇文章主要给大家介绍了关于Redis精确去重计数方法（咆哮位图）的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Redis具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧 前言如果要统计一篇文章的阅读量，可以直接使用 Redis 的 incr 指令来完成。如果要求阅读量必须按用户去重，那就可以使用 set 来记录阅读了这篇文章的所有用户 id，获取 set 集合的
前言之前有篇文章提到了实现增量爬虫可以利用redis数据库进行url去重，今天博主就给大家分享一下python如何利用redis进行去重吧。在试验中，我们用到Redis数据库和hash算法，我们先了解一下Redis和hashlib。Redis简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis 优势读写速度极快，Redis能读的速度是110000次/
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2023-08-15 16:46:52
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一：业务需求 用户名存储之前进行去重判断方法一：使用redis的set集合进行去重判断keys * 查看所有的键type 键名 查看对应的数据类型sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素smember set 查看键名为set的集合所有的成员sadd set a 返回一个值 插入存在的数据sadd set d &nb
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2023-06-29 11:00:03
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前言开发中，经常会遇到对一个数组重复的元素进行去重处理，这里简单介绍5种方案1.先排序，再利用正则相邻比较1 let arr = [12,23,12,15,25,23,25,14,16]
2
3 /*
4 方法1：先排序，再利用正则相邻比较
5 */
6 arr.sort((a,b) => a-b)
7 let str = arr.join('@') + '@' // st
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2023-06-26 16:11:50
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使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景：去重：可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中，利用 Set 自动去重的特性，去除重复元素。 判重：可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中，并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中，以实现判重功能。 关系型数据处理：可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如，可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不
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2023-07-11 14:24:05
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三种去重方式去重就有三种实现方式，那有什么不同呢？HashSet使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。缺点：占用内存大，性能较低。Redis去重使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。缺点：需要准备Redis服务器，增加开发和使用成本。布隆过滤器（BloomFil
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2023-08-18 14:13:30
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业务场景问题：假设我们现在有一个网站，需要记录每天的 UV 数据，那应该采取什么方案来实现呢？如果只是统计网站的 PV，那么给每个网页配置一个独立的 Redis Key 即可，key 中可以加上日期信息实现历史数据的记录。这样每当有一个用户访问当前网站，就对应执行一次 incrby。但是 UV 不同，它需要实现去重的操作，说到去重，大家第一时间想起的可能就是 set 或者 hashmap 这样的数
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2023-08-07 23:29:49
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前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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第一种、使用set（）来去重只适合单次爬取# 导入异常处理模块
from scrapy.exceptions import DropItem
class spiderNamePipeline(object):
def __init__(self): #建立构造方法
self.title = set() #定义集合
def pr
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2023-09-19 21:19:23
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# Redis去重
在处理数据时，我们经常需要进行去重操作，以确保数据的唯一性。Redis是一个高性能的键值存储数据库，它提供了多种方式进行数据的去重，包括集合、有序集合和HyperLogLog等。
本文将介绍Redis中的去重方法，并通过代码示例来说明如何使用这些方法进行数据的去重。
## 1. 集合(Set)去重
Redis的集合是一个无序的、不重复的字符串集合。通过集合的特性，我们可
原创
2023-08-25 16:32:49
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1、背景之前在重构一套文章爬虫系统时，其中有块逻辑是根据文章标题去重，原先去重的方式是，插入文章之前检查待插入文章的标题是否在ElasticSearch中存在，这无疑加重了ElasticSearch的负担也势必会影响程序的性能！2、BloomFilter算法简介：布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间
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2023-07-09 15:50:00
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Redis是开源的，c编写的，基于内存（快）且支持持久化（数据备份保存到硬盘），高性能的key-value的NoSQL数据库 目录1、字符串String 2、列表List（有索引）3、散列 Hash （实际上是map）4、集合 Set（去重，无序）5、有序集合 sortedSet （去重，有序）Linux连接Redis cd /usr/local/soft/
5大应用场景：1.缓存技术; 2.列队; 3. 去重技术; 4. 积分板; 5.订阅与发布Redis应用场景使用Redis做缓存Redis的字符串、哈希表两种结构适合做key与value信息使用Redis做队列使用列表可以实现普通级和优先级队列功能使用有序集合数据结构，可以实现优先级列队使用哈希表可以实现 延时队列使用Redis去重利用集合，实现小批量数据去重利用字符串数据结构的位操作，实现布隆过
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2023-08-15 10:49:40
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1、问题 最近做一个探针项目，需要判断用户是不是第一次被采集，原来直接使用redis的key-value第一次缓存，过了段时间发现这样key会无穷无尽。。2、解决方案漫画：Bitmap算法 整合版 具体实现，针对具体用户的mac做hash，hash生成的结果作为bitmap的offset，bitmap即位图，每位保存0或1，1标识已经存在4294
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2023-05-25 17:48:37
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一、用函数对数组进行去重的方法1、arrau_unique函数的作用移除数组中重复的值。将值作为字符串进行排序，然后保留每个值第一次出现的健名，健名保留不变。第二个参数可以选择排序方式：SORT_REGULAR - 按照通常方法比较(不修改类型)SORT_NUMERIC - 按照数字形式比较SORT_STRING - 按照字符串形式比较SORT_LOCALE_STRING - 根据当前的本地化设置
Set集合类型简介Redis里面的Set类型跟Java里面的Set一样，都是带有自动除重的，它里面不会出现重复的数据。特点：自动除重底层数据结构Redis中的Set是一个String类型的无序集合，它的底层其实是一个value值为null的hash表，所以Set的添加、删除、查找的时间复杂度都是O(1)。常用命令sadd将一个或多个member元素添加到集合key中，集合中已存在的member元素
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2023-08-31 08:39:27
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1、Redis 各种数据类型的基本用法String 普通字符串Hash 类似于maplist 有序集合 还可以用作队列set 无序集合，有去重效果sorted set 有序去重集合HyperLogLog 用于去重统计 2、各种使用场景1、热点数据缓存比如分布式 session,热点查询数据的缓存。这个就比较简单了，查询数据时先从 redis 里查询，如果查到了直接返回，如果没有查到再从数
1 SimHash算法去除长文本数据google算法1.1 SimHash算法传统Hash算法本质上是将原始内容均匀随机地映射为一个签名值。即便两个原始内容只相差一个字节，所产生的签名差别也很大。
SimHash算法主要思想是降维，将高维的特征向量转化为f位的指纹（fingerprint），通过算出两个指纹的海明距离（Hamming Distance）来确定两篇文章的相似度，海明距离越小，相似性越
