redis布隆過(guò)濾器和bitmap區(qū)別？redis bloom過(guò)濾器的功率為1000，位圖的功率為1100。不同的是，功率是不一樣的記住，你可以寫(xiě)一個(gè)程序，像尋找定點(diǎn)字。我只是不記得了。人們真的很蠢。

redis布隆過(guò)濾器和bitmap區(qū)別？

redis bloom過(guò)濾器的功率為1000，位圖的功率為1100。不同的是，功率是不一樣的

記住，你可以寫(xiě)一個(gè)程序，像尋找定點(diǎn)字。我只是不記得了。人們真的很蠢。

給你一個(gè)含有1億個(gè)QQ號(hào)碼的文件，如何快速的查找某個(gè)QQ號(hào)碼？

你好，你應(yīng)該是一個(gè)程序員像我一樣。涉及Java和web。有一個(gè)replace（）方法，后跟兩個(gè)參數(shù)，用于“set and replace”和用“*”替換一些“敏感詞”。具體技術(shù)可以關(guān)注我，我?guī)闳W(xué)技術(shù)！@新數(shù)據(jù)很難找到高質(zhì)量的作品。關(guān)注和重新分配它們是不好的

Apriori算法：https://www.toutiao.com/i6602129057633010184/

AdaBoost算法：https://www.toutiao.com/i6602034223387771400/

C4.5算法：https://www.toutiao.com/i6602461790884332045/

Cart算法：https://www.toutiao.com/i6602016174802731533/

K-均值算法：https://www.toutiao.com/i6602460997519147524/

SVM算法：https://www.toutiao.com/i66024600336063035911/

PageRank算法：https://www.toutiao.com/i6602036596369785347/

K-最近鄰算法/KNN：https://www.toutiao.com/i6602033239240475140/

樸素貝葉斯算法：https://www.toutiao.com/i6602032352438780419/

面試遇難題，問(wèn)：游戲中的敏感詞過(guò)濾是如何實(shí)現(xiàn)的，該怎么回答？

例如，根據(jù)歷史氣象統(tǒng)計(jì)，我們可以看到氣候變化，總結(jié)防洪、防澇、防災(zāi)等方面的規(guī)章制度，例如，可以根據(jù)交通數(shù)據(jù)得到低估的高峰時(shí)間點(diǎn)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后根據(jù)數(shù)據(jù)，根據(jù)下一年的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，科學(xué)安排運(yùn)輸能力。一些平臺(tái)會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)在某個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)漲價(jià)[我要安靜]。也有一些非法手段通過(guò)你的大數(shù)據(jù)知道你的很多個(gè)人信息。所以這是一把雙刃劍，數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)非常強(qiáng)大，而且相關(guān)的立法管理還不完善，請(qǐng)大家多注意保護(hù)自己的隱私。

計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言需要哪種算法？

Bloom filter的特點(diǎn)是會(huì)有誤報(bào)，但不會(huì)有漏報(bào)。也就是說(shuō)，對(duì)于Bloom filter驗(yàn)證的數(shù)據(jù)文件，它可能不包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)，但是包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)文件將被返回。在key-value系統(tǒng)中，bloom會(huì)返回?cái)?shù)據(jù)文件，過(guò)濾器返回的數(shù)據(jù)文件還需要檢查內(nèi)容，以知道是否有所需的數(shù)據(jù)，從而保證執(zhí)行結(jié)果的正確性和完整性。

因此，鍵值系統(tǒng)不會(huì)因此出錯(cuò)，只需訪問(wèn)更多的數(shù)據(jù)文件即可。

在數(shù)據(jù)量大的鍵值系統(tǒng)中，建立統(tǒng)一的b樹(shù)索引的成本很高，維護(hù)成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。