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Golang数组去重&切片去重
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1. 通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} / 效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
4.8K20编辑于 2022-09-21 - 来自专栏阿泽的学习笔记
【Flink】基于 Flink 的流式数据实时去重
在实时计算 PV 信息时，用户短时间内重复点击并不会增加点击次数，基于此需求，我们需要对流式数据进行实时去重。 一想到大数据去重，我们立刻可以想到布隆过滤器、HyperLogLog 去重、Bitmap 去重等方法。 对于实时数据处理引擎 Flink 来说，除了上述方法外还可以通过 Flink SQL 方式或 Flink 状态管理的方式进行去重。 本文主要介绍基于 Flink 状态管理的方式进行实时去重。 ，我们采用的方法是开一个窗口函数进行统计；而现在的任务是数据去重，对于增量数据来说没法进行开窗运算。 总结 以上便是基于 Flink 数据实时去重的所有情况，目前还只是单机处理，也不知道碰到大数据集会不会出现内存爆炸的情况。
10.5K50发布于 2020-09-28 【去重算法】有序去重和无序去重，C语言版
有序去重 时间复杂度：O(N) 思路： 1.双指针方法，一个用来遍历整体数组，另一个用来维护去重后的空间。 2.如果两个指向的数大小是不同的，则维护空间++,并且把新的数加进去。 = arr[i]) { num++; arr[num] = arr[i];//注意两句的逻辑顺序 } } return 0; } 无序去重 时间复杂度：O(N^2) 思路： 1.和有序去重思路相似，建立双指针。 2.不同的是判断是否重复，每一次判断都需要在已经去重的范围里循环一遍。
13710编辑于 2025-12-16- 来自专栏Ryan Miao
Java中对List去重, Stream去重
问题 当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算，使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道，如果数据库字段没有索引，那么应该如何根据该字段去重？ 你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？最简单，最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较，都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。 ，那么是如何去重的呢？ 在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。 回到最初的问题，之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端，那么数据量可能比较大，比如10w条。
9.7K70发布于 2018-04-16 - 来自专栏全栈程序员必看
array去重 java_java 数组去重
public static void main(String[] args){
3.8K10编辑于 2022-07-02 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第三弹：HyperLogLog去重
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81% www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码 getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果 env.execute() } } 准备测试数据 1,devId1,1577808000000 1,devId2,1577808000000 1,devId1,1577808000000 得到结果： 4> (true,1,1577808000000) 4> (false,1,1577808000000) 4> (true,2,1577808000000) 其基本使用介绍到这里，后续还将进一步优化。
3K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏国产程序员
数组去重
result.push(arr[i]); } return result; } var arra = [1,2,3,4,4,1,1,2,1,1,1 } } } return arr; }; var a = [1,2,3,4,5,6,5,3,2,4,56,4,1,2,1,1,1,1,1,1 i--; } } return arr; }; var arra = [1,2,3,4,4,1,1,2,1 } console.log(obj); return result; }; var a = [1,4,6,4,4,4,4,4,6,1,1 (item); } }) return res; }; var arra = [1,2,4,2,1,24,4,3,4,2,1,3,3
4K30发布于 2019-07-03 【数据去重】
数据去重的基本思路 数据重复问题通常分为两类：完全重复（所有字段相同）和部分重复（关键字段相同）。解决思路围绕识别、标记或删除重复项展开，需根据业务场景选择保留策略（如保留最新记录或合并数据）。 基于哈希或唯一标识的去重 为每条数据生成唯一标识（如MD5哈希），通过比对标识快速定位重复项。适用于结构化数据表或文件去重。 join(str(value) for value in row.values()) return hashlib.md5(row_str.encode()).hexdigest() 数据库层面的去重 适合实时流水线去重。 业务规则定制 根据业务需求定义去重粒度：时间窗口去重（如1小时内相同数据视为重复）、字段组合去重（如姓名+手机号+地址作为复合主键）。需通过数据建模明确唯一性约束条件。
49610编辑于 2025-08-29- 来自专栏扎心了老铁
hiveQL去重
去重： 以id进行分组，然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t *,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储 ,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
2.5K30发布于 2018-03-05 - 来自专栏python前行者
pybloom去重
布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题，在平时的大数据研究和开发中，不要总为完美的解决方案而费尽心血，尝试多使用近似的替代方案。
2.6K40发布于 2019-03-25 - 来自专栏solate 杂货铺
slice 去重
.Golang 删除 slice 中重复的值 package main import ( "fmt" ) func main() { a := []int{2, 1, 2, 5, 6, 3, 4, return result } 2.另外一种 package main import ( "fmt" ) func main() { a := []int{2, 1, 2, 5, 6, 3, 4, break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重 、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
2.1K20发布于 2019-07-22 - 来自专栏全栈程序员必看
java数组去重_JAVA数组去重常用方法
Java”, “C++”, “Php”, “C#”, “Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4( arrStr); } //方法1：通过List去重 public static void test1(String [] arrStr) { List list = new ArrayList<>( newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重 ; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重 通过lambda去重(jdk1.8) public static void test4(String [] arrStr) { Stream stream = Arrays.stream(arrStr
4.1K20编辑于 2022-09-10 - 来自专栏全栈程序员必看
postgresal去重_postgresql数据库去重方法
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min 提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取， 如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min
3K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第一弹:MapState去重
去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果，而实时计算是一种增量、 此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重，以一个实际场景为例：计算每个广告每小时的点击用户数，广告点击日志包含：广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。 去重逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction， 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果，在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出
2.1K30编辑于 2022-04-18 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第四弹：bitmap精确去重
Flink去重第一弹:MapState去重 Flink去重第二弹：SQL方式 Flink去重第三弹：HyperLogLog去重 关于hyperloglog去重优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据 ，但是这种方式是以牺牲存储为代价的，而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度，那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢，这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。 ID-mapping 在使用bitmap去重需要将去重的id转换为一串数字，但是我们去重的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID，那么第一步需要将字符串转换为数字，首先可能想到对字符串做hash，但是hash UDF化 为了方便提供业务方使用，同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型，因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象，由于去重是按照维度来计算， 关于去重系列就写到这里，如果您有不同的意见或者看法，欢迎私信。 —END—
3.1K10编辑于 2022-04-18 - 来自专栏acoolgiser_zhuanlan
java List去重，根据多个字段属性去重
问题描述： 如果我有一个A类，里面有5个字段，对于数组List list，我想根据其中的2个字段来去重，如果2个字段都是一样的，只取最新的一条数据即可。 实现思路： 如果你有一个A类，并且想根据其中的两个字段进行去重，只保留最新的一条数据，那么你可以不定义一个新的类PersonId。在这种情况下，你可以使用Java中的Map来达到去重的效果。 最后，你只需要从Map中获取值，就可以得到根据这两个字段去重后的最新数据。 List uniqueDataList = new ArrayList<>(map.values()); // 打印去重后的数据列表 如果你希望根据其他规则进行去重，可以根据需要进行修改。 应该还有其他的方法。
2.1K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏算法其实很好玩
Day4-线性表-排序链表去重
昨天口误了，链表之后，还有线性表的队列和栈，并不是字符串，惊不惊喜意不意外
1K20发布于 2019-07-16 - 来自专栏全栈程序员必看
oracle数据库去重查询_oracle高效去重
oracle 数据库多字段去重 方法介绍：distinct 关键字、group by 、row_number ()over(partition by 列 order by 列 desc) 我的需求是： 根据某几列去重 查询出去重后的全部信息。 我的想法：我想找出一种更简单的方法去 实现去重查询。越直接越好。 去重 select distinct id，name from test 结果：根据id和name 组合去重（类似于 id || name 这样去重） 2、group by 分组去重 select *,row_number() over(partition by a.id,a.sex order by name) su from test a; 去重例子：根据 id和sex 去重 select
4.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
javascript数组去重set方法_js数组去重api
数组去重的几种方法 1.遍历数组法 ---- 这是最简单的数组去重方法，实现思路：新建一新数组，传入要去重的数组，遍历该数组，若值不在新数组中则加入该数组；需要注意点：判断值是否在数组的方法“indexOf false : (obj[type] = item); } ) } // 可去除undefined, NaN, Object重复项 4.ES6，Set和Map去重 ---
3.4K20编辑于 2022-08-04 - 来自专栏java 微风
Java List＜T＞去重方法，引用类型集合去重
int hashCode() { return id.hashCode() + projectId.hashCode()+startTime.hashCode(); } 二、去重方法实现 newList.add(next); } } return newList; } 三、其它方法参见：集合去重方法 A 、 集合去重方法B
1.8K20编辑于 2022-04-13
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