【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】哈希的应用——位图 | 布隆过滤器
1 -> 位图 1.1 -> 位图的概念 位图的概念：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是否存在的。 下面是一道面试题： 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。 遍历，时间复杂度O(N)。 排序(O(Nlog...
从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割(下）
从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割（中)：https://developer.aliyun.com/article/1522346 完整 BloomFilter.h 和测试 #pragma once #include <iost...
从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割（中)
从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割（上）：https://developer.aliyun.com/article/1522341 1.3 位图解决海量数据面试题 下面是一些海量数据面试题： 1. 给定100亿个整数，如何设计算法找到只出现一次的整数？ 2. 给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何...
从C语言到C++_32(哈希的应用)位图bitset+布隆过滤器+哈希切割（上）
1. 位图 腾讯面试题：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。 根据我们现有的知识，该如何处理上面的问题呢？ 1. 遍历，时间复杂度O(N) 2. 排序(O(NlogN))，利用二分查找: logN 3. 红黑树 / 哈希表。 还有很多其他的方式...
【C++】哈希（位图、布隆过滤器）
一、哈希的应用（位图和布隆过滤器） 1、位图（bitset） （1）位图概念 【题目】 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。 遍历 40亿 个数，时间复杂度为：O(N)。 先排序，快排：O(NlogN)，再利用二分查找：O(logN)。 ...
数据结构/C++：位图 & 布隆过滤器
哈希表通过映射关系，实现了O(1)的复杂度来查找数据。相比于其它数据结构，哈希在实践中是一个非常重要的思想，本博客将介绍哈希思想的两大应用，位图与布隆过滤器。 位图 看到以下题目： 给40亿个无序不重复的无符号整数（unsigned int）。如何判断一个数字是否在这40亿个数字之中？...
高效处理大规模数据集的概率型数据结构—— 布隆过滤器 [C++入门]
引言 在上一篇文章位图中，我们了解了C++中位图的概念和实现。位图是一种用于表示和操作大量二进制位的数据结构，它在解决需要高效存储和操作布尔类型数据的问题上具有重要作用。而在本篇文章中，我们将继续探讨另一个在C++中常用的数据结构——布隆过滤器。布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以高效地判断一个元素是否存在于一个集合中，同时具备较小的内存占用和快速查询的特点。通过对比位图和布隆过滤器的...
![高效处理大规模数据集的概率型数据结构—— 布隆过滤器 [C++入门]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/hh56sawwbab3o_4a423623034f4451bd1577f68908b1b8.png)
【C++高阶(六)】哈希的应用--位图&布隆过滤器
1. 前言 哈希最常用的应用是unordered 系列的容器,但是当面对海量数据 如100亿个数据中找有没有100这 个数时,使用无序容器的话内存放不下 所以哈希思想还有别的更重要的应用! 本章重点: 本篇文章着重讲解哈希的应用的两个容器,一个是位图,一个是布隆过滤器,并且模拟实现它们.最后会讲解如何使用这两个容器来解决一些海量...
【C++从0到王者】第三十八站：位图和布隆过滤器
一、哈希桶的改进1.链表与树结构的结合有时候，在极端场景下，我们的哈希桶会出现某一个桶太长了，而其他的桶却没有结点，即如下图所示在这种情况下，我们有没有什么办法可以进行优化呢？其实是有的，当某个桶太长的时候，我们可以将这个链表转化为一颗红黑树进行存储，这样的话就会极大的优...
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