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百度网站自然排名优化专业北京网站建设公司

news 2025/8/7 2:17:43

百度网站自然排名优化,专业北京网站建设公司,企业品牌推广方式有哪些,wordpress附件https一、位图 1.1 位图概念面试题给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】遍历查找：内存中无法存放40亿个整数（约占内存15-16G）；时间复杂…

一、位图

1.1 位图概念

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】
遍历查找：内存中无法存放40亿个整数（约占内存15-16G）；时间复杂度O(N)；
先排序O(NlogN)，再利用二分查找O(logN)：数据太大，只能存放在磁盘文件中，数据读取速度慢。
位图
数据是否在给定的集合中，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。利用位图解决该问题，无符号整数的取值范围是0~2^32，一个位代表一个整数，只需要2^32bit = 512MB内存空间即可。
位图概念
所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。数据的键值通过直接定址法与位图中的位建立联系。

提示：位图在STL中的实现为bitset，在头文件<bitse>中声明

1.2 位图的实现

关于位运算的相关知识请阅读：

【C语言进阶】位运算 {位运算符；位运算符的优先级；位运算的应用：关闭位，判断位，打开位，转置位；位域}

#include <vector>                
#include <math.h>     
using namespace std;    namespace zty{         template <size_t N>    class bitset{        vector<char> _bt;    size_t _count;    public:     bitset()                    :_bt(ceil((double)N/8)), //ceil向上取整   _count(0)    {}    //打开位                     void set(size_t x){    if(x>N) return;    size_t i = x/8; //计算在第几个char类型    size_t j = x%8; //计算在char类型的第几位   _bt[i] |= (1<<j);    ++_count;    }  //关闭位void reset(size_t x){if(x>N) return;size_t i = x/8;size_t j = x%8;_bt[i] &= ~(1<<j);--_count;}//判断位        bool test(size_t x){if(x>N) return false;size_t i = x/8;size_t j = x%8;return _bt[i] & (1<<j);}//返回bitset中被置为1的比特位数size_t count(){return _count;}//返回bitset中的比特位总数size_t size(){return N;}};
}

1.3 位图应用

快速查找某个数据是否在一个集合中
排序 + 去重
求两个集合的交集、并集等
操作系统中磁盘块标记

二、布隆过滤器

2.1 布隆过滤器概念

位图一般只能解决整形数据在或不在的问题，如果数据是字符串或者其他类型，可以先将其转换为无符号整型再插入位图。但这样的处理方式存在哈希冲突的概率比较大。
哈希表需要将数据全部加载到内存中还要开辟额外的指针(链表指针)和数组空间(负载因子)，面对海量数据会占用大量的内存，甚至可能出现内存空间不够用的情况。
于是诞生了新的容器——布隆过滤器。布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中的多个位上，以此来降低哈希冲突的概率。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
布隆过滤器虽然可以降低哈希冲突的概率但不可完全避免。因此布隆过滤器可能发生误判：**不存在一定是准确的，但存在则可能发生误判。**误判率可以通过增加哈希函数(映射位数)来进一步降低。理论而言，一个值映射的位越多，误判率越低，但同时空间消耗也就越多

提示：STL没有实现布隆过滤器，如有需要请自行实现。

2.2 布隆过滤器的结构

布隆过滤器的结构实际就是一个位图：

在这里插入图片描述

2.2.1 插入

如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们需要使用多个不同的哈希函数生成**多个哈希值，**并对每个生成的哈希值指向的 bit 位置 1，例如针对值 “baidu” 和三个不同的哈希函数分别生成了哈希值 1、4、7，则上图转变为：

在这里插入图片描述

2.2.2 查找

布隆过滤器的思想是将一个元素用多个哈希函数映射到一个位图中，因此被映射到的位置的比特位一定为1。所以可以按照以下方式进行查找：分别计算每个哈希值对应的比特位置存储的是否为零，只要有一个为零，代表该元素一定不在哈希表中，否则可能在哈希表中。
比如：在布隆过滤器中查找：“tencent”

假设3个哈希函数计算的哈希值为：3、4、8，虽然"baidu"和"tencent"两者通过Hash2计算的哈希值(4)相同，造成哈希冲突。但Hash1和Hash3的计算结果不同，只要三个哈希值中有一个位为0就能确定该字符串不存在。
再比如：在布隆过滤器中查找：“alibaba”

在这里插入图片描述

假设3个哈希函数计算的哈希值为：1、4、7，刚好和"baidu"的比特位全部重叠。此时布隆过滤器返回该元素存在，但实际该元素是不存在的，发生误判。

综上所述：布隆过滤器如果说某个元素不存在时，该元素一定不存在，如果该元素存在时，该元素可能存在，因为有些哈希函数存在一定的误判。

2.2.3 删除

布隆过滤器不能直接支持删除工作，原因有二：

在删除一个元素时，如果直接将该元素所对应的二进制比特位置0，而该元素恰好与其他元素有重叠的位，就会导致这些重叠元素也被删除。
不能确定待删除元素本身是存在于布隆过滤器的，可能会导致误删。

2.3 如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度

很显然，过小的布隆过滤器很快所有的 bit 位均为 1，那么查询任何值都会返回“可能存在”，起不到过滤的目的了。布隆过滤器的长度会直接影响误报率，布隆过滤器越长其误报率越小。

另外，哈希函数的个数也需要权衡，个数越多则布隆过滤器 bit 位置位 1 的速度越快，且布隆过滤器的效率越低；但是如果太少的话，那我们的误报率会变高。

在这里插入图片描述

如何选择适合业务的 k 和 m 值呢，这里直接贴一个公式：

在这里插入图片描述

例如：当k为3时，m≈4.2n，我们向上取整为5。即布隆过滤器的长度是插入元素个数的5倍。

2.4 布隆过滤器的实现

  //三种字符串哈希算法struct BKDRHash{size_t operator()(const string& s){// BKDRsize_t value = 0;for (auto ch : s){value += ch;value *= 31;}return value;}};struct APHash{size_t operator()(const string& s){size_t hash = 0;for (size_t i = 0; i < s.size(); i++){if ((i & 1) == 0){hash ^= ((hash << 7) ^ s[i] ^ (hash >> 3));}else{hash ^= (~((hash << 11) ^ s[i] ^ (hash >> 5)));}}return hash;}};struct DJBHash{size_t operator()(const string& s){size_t hash = 5381;for (auto ch : s){hash += (hash << 5) + ch;}return hash;}};//布隆过滤器//N是要插入的元素个数//布隆过滤器默认处理字符串template <size_t N, class K = string,class Hash1 = BKDRHash,class Hash2 = APHash,class Hash3 = DJBHash>class BloomFilter{std::bitset<N*5> _bs; //当哈希函数的个数为3时，布隆过滤器的长度是插入元素个数的5倍public:void set(const K& key){//将三个哈希函数计算得到映射位置置1size_t hashi1 = Hash1()(key) % _bs.size(); //_bs.size()-->N*5_bs.set(hashi1);size_t hashi2 = Hash2()(key) % _bs.size();_bs.set(hashi2);size_t hashi3 = Hash3()(key) % _bs.size();_bs.set(hashi3);}bool test(const K& key){//只要三个哈希函数计算得到映射位置中有一个位为0就返回falsesize_t hashi1 = Hash1()(key) % _bs.size();if(!_bs.test(hashi1)) return false; //准确的size_t hashi2 = Hash2()(key) % _bs.size();if(!_bs.test(hashi2)) return false; //准确的size_t hashi3 = Hash3()(key) % _bs.size();if(!_bs.test(hashi3)) return false; //准确的return true; //可能存在误判}};

测试代码：

//简单测试
void TestBloomFilter1()
{zty::BloomFilter<11> bf;string arr1[] = { "苹果", "西瓜", "阿里", "美团", "苹果", "字节", "西瓜", "苹果", "香蕉", "苹果", "腾讯" };for (auto& str : arr1){bf.set(str);}for (auto& str : arr1){cout << bf.test(str) << endl;}cout << endl << endl;string arr2[] = { "苹果111", "西瓜", "阿里2222", "美团", "苹果dadcaddxadx", "字节", "西瓜sSSSX", "苹果", "香蕉", "苹果$", "腾讯" };for (auto& str : arr2){cout <<str<<":"<<bf.test(str) << endl;}
}//误判率测试
void TestBloomFilter2()
{srand(time(0));const size_t N = 100000;zty::BloomFilter<N> bf;cout << "sizeof BloomFilter: " << sizeof(bf) << endl; std::vector<std::string> v1;std::string url = "https://www.cnblogs.com/-clq/archive/2012/05/31/2528153.html";for (size_t i = 0; i < N; ++i){v1.push_back(url + std::to_string(1234 + i));}for (auto& str : v1){bf.set(str);}//测试相似字符串误判率：std::vector<std::string> v2;for (size_t i = 0; i < N; ++i){std::string url = "http://www.cnblogs.com/-clq/archive/2021/05/31/2528153.html";url += std::to_string(rand() + i);v2.push_back(url);}size_t n2 = 0;for (auto& str : v2){if (bf.test(str)){++n2;}}cout << "相似字符串误判率:" << (double)n2 / (double)N << endl;//测试不相似字符串误判率：std::vector<std::string> v3;for (size_t i = 0; i < N; ++i){string url = "zhihu.com";url += std::to_string(rand()+i);v3.push_back(url);}size_t n3 = 0;for (auto& str : v3){if (bf.test(str)){++n3;}}cout << "不相似字符串误判率:" << (double)n3 / (double)N << endl;
}

2.5 布隆过滤器的应用

提高查找效率：利用布隆过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求，因为一旦一个值必定不存在的话，我们可以不用进行后续昂贵的查询请求。

在这里插入图片描述

海量数据处理：

给两个文件，分别有100亿个query(字符串)，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？分别给出精确算法和近似算法

近似算法：将其中一个文件中的query插入到布隆过滤器中，再在布隆过滤器中遍历查找另一个文件的query。如果找到就是交集。近似算法的问题有：1.可能存在误判 2.没有进行去重
精确算法：哈希切分

哈希切分：

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？如何找到top K的IP？

在这里插入图片描述

拓展：一致性哈希

2.6 布隆过滤器的优缺点

优点
- 插入和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函数的个数，一般比较小)，与数据量大小无关
- 哈希函数相互之间没有关系，方便硬件并行运算
- 布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势
- 在能够承受一定的误判时，布隆过滤器相比其他数据结构有很大的空间优势
- 数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集，其他数据结构不能
- 使用同一组散列函数的布隆过滤器可以进行交、并、差运算
缺点
- 有误判率，即存在假阳性(False Position)，即不能准确判断元素在集合中(补救方法：再建立一个白名单，存储可能会误判的数据)
- 不能获取元素本身
- 一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素