EditPlus 快速去重

试想一下,如果有10G数据,或者更多:怎么才能够快速地去重呢?你会说将数据导入到数据库(mysql等)进行去重,或者用java写个程序进行去重,或者用Hadoop进行处理.如果是大量的数据要写入数据库也不是一件容易的事情,首先你需要开发一个程序将数据写入数据库,然后再用数据库的select distinct或者group by进行去重.如果是一次性的工作,这种方式显得就比较笨拙了.那么有没有更好的办法呢?下面记录一下我是怎么从10G数据里面迅速去重的.这里采用shell脚本的方式进行处理.如果您

Bit-map是一种很巧妙的数据存储结构.所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,可以大大节省存储空间.Bit-map在实际中也有着广泛的应用,比如快速排序,元素去重以及空间缩减等等.本文通过Bit-map的几个应用实例对Bit-map以及其扩展结构Bloom Filter进行介绍. 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算

前面写过一篇通过shell脚本去重10G数据的文章,见<用几条shell命令快速去重10G数据>.然而今天又碰到另外一个业务,业务复杂度比上次的单纯去重要复杂很多.找了很久没有找到相应的办法,于是用shell脚本程序去处理.具体业务逻辑: 1.首先根据给定指定进行排序 2.排序后对给定字段进行去重,去重的规则如下: a)排序后如果相邻N行给定字段值相同的行数不超过两行,则两行都保留. a)排序后如果相邻N行给定字段值相同的行数超过两行,则保留首行和尾行. 就这样一个业务逻辑,其实看起来并不是太

问题 假设有一个数据量比较大的表(例如300,000+行),其中有重复的行(除了主键外,其他的列数据是一样的),如何快速去重呢? 我的表类似这样 MyTable ----------- RowID int not null identity(1,1) primary key, Col1 varchar(20) not null, Col2 varchar(2048) not null, Col3 tinyint not null 精华回答 假设没有null值,你可以先对其他列做group by,

1: async 异步回调 (ES6) async function test(){ console.log("hello wolrd"); } test().then(function(){ console.log("回调测试") });  2: 沉睡排序 var numbers=[1,2,3,4,5,5,99,4,20,11,200]; numbers.forEach((num)=>{ setTimeout(()=>{ console.log(num

NSArray相信做iOS开发的几乎天天都要用到,有些情况下,我们需要对数组进行去重和排序,一般的写法无非就是先遍历,再处理结果,其实,我们有更简便的办法来搞定. 数组快速去重 NSArray *[email protected][@"one", @"two", @"one"]; tmpArray = [tmpArray valueForKeyPath:@"@distinctUnionOfObjects.self"]; 这样,

读文件 打开一个文件用open()方法(open()返回一个文件对象,它是可迭代的): >>> f = open('test.txt', 'r') r表示是文本文件,rb是二进制文件.(这个mode参数默认值就是r) 如果文件不存在,open()函数就会抛出一个IOError的错误,并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在: >>> f=open('test.txt', 'r') Traceback (most recent call last): File &quo

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)" Bit-map空间压缩和快速排序去重 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算.但是对于某些应用场景而言,这属于一种巨大的浪费,因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进制的0-31个数,而这就是Bit-map的基本思想.Bit-map算法利用这种思想

/* **两数组并集交集差集 */ let a = new Set([1, 2, 3]); let b = new Set([3, 5, 2]); // 并集 let unionSet = new Set([...a, ...b]); //[1,2,3,5] // 交集 let intersectionSet = new Set([...a].filter(x => b.has(x))); // [2,3] // ab差集 let differenceABSet = new Set([...a]