海量資料處理專題（一）(轉)
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下面的方法是我對海量資料的處理方法進行了一個一般性的總結，當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題，但是這樣的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題基本直接來源於公司的面試筆試題目，方法不一定最優，如果你有更好的處理方法，歡迎與我討論。
海量資料處理專題（三）——Hash(轉)
【什麼是Hash】Hash，一般翻譯做“雜湊”，也有直接音譯為“雜湊”的，就是把任意長度的輸入（又叫做預對映， pre-image），通過雜湊演算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是雜湊值。這種轉換是一種壓縮對映，也就是，雜湊值的空間通常遠小於輸入的空間，不同的輸入可能會雜湊成相同的輸出，而不可能從雜湊值來唯
海量資料處理專題（七）——資料庫索引及優化(轉)
索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定資訊。資料庫索引什麼是索引資料庫索引好比是一本書前面的目錄，能加快資料庫的查詢速度。例如這樣一個查詢：select * from table1 where id=44。如果沒有索引，必須遍歷整個表，直到ID等於44的這一行被
海量資料處理專題（八）——倒排索引(搜尋引擎之基石)(轉)
引言：在資訊大爆炸的今天，有了搜尋引擎的幫助，使得我們能夠快速，便捷的找到所求。提到搜尋引擎，就不得不說VSM模型，說到VSM，就不得不聊倒排索引。可以毫不誇張的講，倒排索引是搜尋引擎的基石。VSM檢索模型VSM全稱是Vector Space Model(向量空間模型)，是IR(Information Ret
海量資料處理專題（九）——外排序(轉)
【引言】在資料結構的課程上，我們學習了不少的排序演算法，冒泡，堆，快排，歸併等。但是這些排序方法有著共同的特點，那就是所有的操作都是在記憶體中完成的，演算法過程中不需要IO，這就使得這樣的演算法總體上速度比較快，但是也隨之出現了一個問題：當需要排序的資料量異常的大的時候，以上的演算法就顯得力不從心了。這時候，
海量資料處理專題（六）——雙層桶劃分(轉)
【什麼是雙層桶】事實上，與其說雙層桶劃分是一種資料結構，不如說它是一種演算法設計思想。面對一堆大量的資料我們無法處理的時候，我們可以將其分成一個個小的單元，然後根據一定的策略來處理這些小單元，從而達到目的。【適用範圍】第k大，中位數，不重複或重複的數字【基本原理及要點】因為元素範圍很大，不能利用直接定址表，所
海量資料處理專題（五）——堆(轉)
【什麼是堆】概念：堆是一種特殊的二叉樹，具備以下兩種性質1）每個節點的值都大於（或者都小於，稱為最小堆）其子節點的值2）樹是完全平衡的，並且最後一層的樹葉都在最左邊這樣就定義了一個最大堆。如下圖用一個數組來表示堆：那麼下面介紹二叉堆：二叉堆是一種完全二叉樹，其任意子樹的左右節點（如果有的話）的鍵值一定比根節點
海量資料處理專題（四）——Bit-map(轉)
【什麼是Bit-map】所謂的Bit-map就是用一個bit位來標記某個元素對應的Value， 而Key即是該元素。由於採用了Bit為單位來儲存資料，因此在儲存空間方面，可以大大節省。如果說了這麼多還沒明白什麼是Bit-map，那麼我們來看一個具體的例子，假設我們要對0-7內的5個元素(4,7,2,5,3)排
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海量資料處理問題（Top k問題）的實現
在很多網際網路公司的面試題中，都可能會問到海量資料處理的題目，比如在幾千億個資料中如何獲取10000個最大的數？這其實就是一個Top k問題，如何從億萬級的資料中得到前K個最大或者最小的數字。 一個複雜度比較低的演算法就是利用最小堆演算法，它的思想就是：先建立一個容量
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RecycleView的使用（一）(轉)
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