1. 前言Redis 经常使用的数据类型有字符串、列表、散列、集合和有序集合，但这些类型并不能满足所有的应用场景，因此，Redis 的后续版本不断的扩增其他数据类型来增强 Redis 适用能力。在 Redis 2.8.9 版本中新增了 HyperLogLog 类型。2. 什么是HyperLoglogHyperLoglog 是 Redis 重要的数据类型之一，它非常适用于海量数据的计算、统计，其特点
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2023-08-12 20:08:04
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底层：基数树radix tree它是一个有序字典树，支持快速定位、插入和删除。它和trie树很类似，如果某个节点只有一个子节点那么可以采用压缩形式，路径代表一个字符串。在redis中，它被用来存储stream消息队列，消息队列中的每一个消息ID都是时间戳加序号，有了基数树就能根据ID快速定位到具体的消息。它还用来在cluster中定位槽和key的关系，此时node名是由槽位编号和key组合而成的，
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2023-07-04 15:25:25
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Redis HyperLogLog Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个
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2023-12-31 15:56:49
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1.基数排序(桶排序)介绍:基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或 bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的 稳定性排序法基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展基数排序是 1887 年
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2023-09-16 12:17:22
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文章目录概述Redis 的 Hyperloglog 命令Spring 中操作基数注意代码概述基数是一种算法。举个例子 ， 一本英文著作由数百万个单词组成，你的内存却不足以存储它们，那么我们先分析一下业务。英文单词本身是有限的，在这本书的几百万个单词中有许许多多重复单词 ，扣去重复的单词，这本书中也就是几千到一万多个单词而己，那么内存就足够存储它们 了。比如数字集合｛1,2,5,7,9, 1,...
原创
2021-05-31 16:56:17
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文章目录概述Redis 的 Hyperloglog 命令Spring 中操作基数注意代码概述基数是一种算法。
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2022-04-13 15:12:31
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HyperLogLog 是用来做基数统计的算法。 先了解下什么是基数。 比如数据集{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为{1, 3, 5 ,7, 8}，基数(不重复元素)为5。 如果，现在需要统计一下网页的UV，那么就会涉及到去重了，这种场景就很适合用HyperLogL
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2021-07-01 14:54:54
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网络黑客如果用ping命令去探测一个主机，根据TTL基数可以推测操作系统的类型。对于一个没有经过任何网关和路由的网络，直接ping对方系统得到的TTL值，被叫做“TTL基数”。网络中，数据包每经过一个路由器，TTL就会减1，当TTL为0时，这个数据包就会被丢弃。通常情况下，Windows的TTL的基数是128，而早期的RedHatLinux和Solaris的TTL基数是255，FreeBSD和新版
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2019-08-15 14:09:58
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转载自：http://blog.csdn.net/joker0910/article/details/8250085基数（radix）树 Linux基数树（radix tree）是将指针与long整数键值相关联的机制，它存储有效率，并且可快速查询，用于指针与整数值的映射（如：IDR机制）、内存管理等。IDR（ID Radix）机制是将对象的身份鉴别号整数值ID与对象指针建立关联表，完成从ID与指针
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2014-10-19 15:23:50
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问题的背景是在大数据冲击下，很多数据指标（尤其是涉及到去重的）的计算无法在合理的空间和时间内完成，比如uv的计算，数学原型问题等价于持续的向一个集合中写数，重复的不记，要求最终给出集合中不重复的元素的个数（集合的势）。而比较暴力的做法是随着数字增多不断的扩展集合的大小，让它放下所有的数，最终数出这个个数就OK。显然这样的空间复杂度在单机下是做不到的，所以多数做法是利用分布式原理将uv数据隔离到不同
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2023-04-25 23:00:16
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基数排序与基数排序是两种非比较型排序。计数排序：
//************计数排序*********
//先最大-最小+1得到开辟空间数，开辟空间str，在遍历原数据arr在str相应位置计数，再遍历str将值写到原arr中
//适用在密集型数据， 无重复最优可转化为位图
//时间复杂度O(N),空间复杂度O(最大数-最小数+1)
//设数组元素非负
void Count
原创
2016-05-22 13:15:20
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对于一个int数组，请编写一个基数排序算法，对数组元素排序。
给定一个int数组A及数组的大小n，请返回排序后的数组。保证元素均小于等于2000。
测试样例：
[1,2,3,5,2,3],6
[1,2,2,3,3,5]
>
参考文档：http://www.cnblogs.com/Braveliu/archive/2013/01/21/2870201.html
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2017-12-25 17:18:44
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基数排序(Radix sort)是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。比较官方地说，基数排序是一种基于多关键字的排序。基数排序具体过程如下： 将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。 然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这个排序并非比较大小，而是将对应的数字放置在其对应的桶中。即个位数字是0的数字放置在索引为0的
原创
2022-08-01 11:15:04
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/* * 基数排序 * 思路:就是先准备十个桶,每一个桶就是一个一维数组,十个就定义一个二维数组
原创
2022-10-28 09:59:23
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桶排序在介绍基数排序之前，我们先看看桶排序的原理。假设我们有N个学生，他们的成绩是0到100之间的整数（于是有M = 101个不同的成绩值）。如何在线性时间内将学生按成绩排序？在这个例子中我们看到数据的特殊性，学生可以有很多，但是种类就只有101种，我们建立101个桶，每个桶一个成绩值，桶中的存放的是链表，相同成绩的学生在对应的桶中构成链表，扫描每个学生的成绩，依次将其插入到对应的桶中。...
原创
2021-07-12 16:17:26
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今天，我们一起用C
原创
2021-07-19 11:07:39
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基数排序 最高位优先(Most Significant Digit first) MSD：先按最高位排成若干子序列，然后再对每个子序列按次高位排序。 最低位优先(Least Significant Digit first) LSD：先按最低位排成若干子序列，然后再对每个子序列按次低位排序。 示例 对
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2020-07-28 20:39:00
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今天，我们一起用C++实现基数排序，具体代码如下：Data.h具体内容如下：template class Element{public: Type GetKey(){ return key; } void SetKey(Type item){ key = item; }public: ...
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2014-09-14 18:11:00
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使用10个辅助队列，假设最大数的数字位数为 x， 则一共做x次，从个位数开始往前，以第i位数字的大小为依据，将数据放进辅助队列，搞定之后回收。下次再以高一位开始的数字位为依据。 以Vector作辅助队列，基数排序的Java代码：
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2018-10-22 02:55:00
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前言 基数排序的排序原理不难理解，但是在算法设计上，个人感觉还是比那些常见的排序要难的，耐心慢慢一步步理解，还是比较容易看懂的，注意基数排序有两种，一种是高位优先，一种是低位优先，在这里我只讲低位优先，即先排个位，再排十位………. 时间复杂度 基数排序的时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为
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2019-07-15 12:05:00
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