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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{} / // 标识为false，不添加进结果 result = append(result, slc[i]) } } return result } 2. 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python3
Python入门：文件内容去重操作
，但是合并的时候，肯定有很多是重复的，在使用这些内容进行暴力破解的时候，因为重复行，导致破解效率下降，所以需要进行简单修改，去重： #user.txt admin root 123 user password admin administrator 应用代码 #Author：foryouslg #python3.5 ''' 1、对特定文件内容进行去重操作(行与行之间的重复) 2、请输入需要去重文件的绝对路径 str(sec) f = input("please entry the file[absolute path]:") def openThefile(): ''' 1、打开要去重的文件 2、删除每行数据前后的无用字符 :return: ''' ff = open(f,'r') l = [] #for i in ff.readline() ) l.append(ii) ff.close() return l def createNewfile(openThefile): ''' 去重操作
1.2K30发布于 2020-01-10 【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。 int main() { int arr[] = { 1,5,6,2,3,8,7,9,9,6,5,2 }; int num = 1; for (int i = 1; i < sizeof(arr)
13710编辑于 2025-12-16- 来自专栏用户画像
Linux 文件去重所遇到的bug
https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/82768871 cat file | sort | uniq >result sort 会产生很多中间文件 如果要去重的文件过大，超出tmp文件的磁盘容量，就会排序失败，中间结果也不会被成功清理，tmp空间直接飙到100% 这时需要我们手动清理文件来解决
1.8K50发布于 2018-09-29 - 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。 (result); } 使用Java的Stream去重 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% 的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。 关于HyperLogLog算法原理可以参考这篇文章：https://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
3K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏全栈程序员必看
array去重 java_java 数组去重
String[] args){ ArrayList oList = new ArrayList<>(Arrays.asList(new Obj[]{ new Obj(“1:00”), new Obj(“2: 00”), new Obj(“3:00”), new Obj(“1:00”), new Obj(“2:00”), new Obj(“3:00”) })); // 测试数组，有重复值 ArrayList exists){ // 不存在加入 oUniq.add(o); // 修改oUniq数组 } } System.out.println(oUniq); // 只输出 [1:00, 2:00, 3:00] return this.time; } } run.sh [jesse@Jesse-iMac:~/project/test/java$] javac uniq.java && java uniq [1:00, 2:
3.8K10编辑于 2022-07-02 - 来自专栏Don的成长史
【GPLT】L2-002 链表去重
例如给定 L 为 21→-15→-15→-7→15，你需要输出去重后的链表 21→-15→-7，还有被删除的链表 -15→15。 输出描述： 首先输出去重后的链表，然后输出被删除的链表。每个结点占一行，按输入的格式输出。 用visited来判断结点是否出现过，用cnt1和cnt2来分别记录未删除的结点数量和删除的结点数量。从头结点开始进行遍历，若该结点的键值的绝对值已经出现过了，则令该结点的num=cnt2+MAX。 最后根据num来进行升序排列，输出的时候需要注意只有cnt1的最后一个结点和cnt2的最后一个结点的next为-1。 cnt2++; } } sort(node,node+MAX,cmp); int cnt = cnt1 + cnt2; for
48640发布于 2019-11-08 - 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 res.push(item); } }) return res; }; var arra = [1,2,4,2,1,24,4,3,4,2,1,3,3 Set(array)); return [... new Set(array)]//用[...A]将A转换为数组 } var arr1 = [2,1,2,2,1,34,3,5,54,221,1,1,2,3,12 ]; var arr2 = distinct(arr1); console.log(arr2); </script>
4K30发布于 2019-07-03 【数据去重】
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。 保留每组重复数据中的第一条 DELETE FROM table WHERE id NOT IN ( SELECT MIN(id) FROM table GROUP BY column1, column2 适合实时流水线去重。 工具链可包含Apache Spark、Pandas或专用ETL工具。 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。
49810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 insert overwrite table t_link2 select * from ( select *,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join算匹配数 select count(*) as where pt='2017-06-01') t where t.num =1) t2 on t1.id = t2.id
2.5K30发布于 2018-03-05 - 来自专栏solate 杂货铺
slice 去重
1.Golang 删除 slice 中重复的值 package main import ( "fmt" ) func main() { a := []int{2, 1, 2, 5, 6, 3 , 4, 5, 2, 3, 9} UniqueSlice(&a) fmt.Println(a) } func UniqueSlice(slice *[]int) { found := make import ( "fmt" ) func main() { a := []int{2, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 5, 2, 3, 9} z := Rm_duplicate(&a 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python前行者
pybloom去重
= "www.douban,com" sbf.add(url) print(url in sbf) # True print(url2 in sbf) # False BloomFilter bf.add("www.baidu.com") print("www.baidu.com" in bf) # True print("www.douban.com" in bf) # False 2. Pybloomfilter构造时允许传入capacity（即n），error rate，位数组大小（m），哈希函数个数（即k）以及一个序列化的nmap文件。 1000000,0.001,'bf_test.bloom') # 添加100个元素 for x in xrange(1000000): bfilter.add(str(x)) # 与nmap文件同步 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 - 来自专栏全栈程序员必看
java数组去重_JAVA数组去重常用方法
args) { String [] arrStr = {“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) { 通过Map去重 public static void test2(String [] arrStr) { Map map = new HashMap<>(); for (String str : arrStr ) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重 public static void test3 HashSet<>(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
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 (field_special) from group by [field1],[field2]…; insert into [table] select * from tmp_data1; 第二种 通过 delete from [table] where id in (select id from (select row_number() over (partition by [field1],[field2]
3K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏Kirin博客
python 利用dict去重对比csv文件差异
python 处理csv对比两个文件数据项的差异，输出文件 思路： 1.分别读取文件得到list，并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行 for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表，所以读取速度十分的快（描述错误请指正） 5.重点的步骤是123，去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo 供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.csv也同样读取文件得到blist 得到了两个列表之后，如果你需要去重，可以使用一个循环或者map 得到一个dict 像这样 adict=[] need_find_list for x in alist: adict[x[0]]=x # 列中每一行作为key值，dict自带去重功能，后面覆盖前面的重复值 =keyb[2]: if type(keya[2]) !
1.7K20发布于 2021-04-19 - 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。 env.addSource(consumer) .map(x=>{ val s=x.split(",") AdData(s(0).toInt,s(1),s(2) 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 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
L2-002 链表去重 (25 分)
例如给定 L 为 21→-15→-15→-7→15，你需要输出去重后的链表 21→-15→-7，还有被删除的链表 -15→15。 输出格式： 首先输出去重后的链表，然后输出被删除的链表。每个结点占一行，按输入的格式输出。 cin >> a >>b >>c; lian[a].first = b; lian[a].second = c; } int root2 = -1) { if(vis[abs(lian[now].first)] == 1) { if(root2 == -1) root2 = tail = now; now = lian[now].second; } } //puts("------------"); pri(root1); pri(root2)
66820编辑于 2022-08-08 - 来自专栏常用工具
TXT 文件合并与去重的实用方法
软件获取：https://pan.quark.cn/s/86df06d26dae第一款：TXT 合并方法将所有 TXT 文件放入同一个文件夹。右键点击该文件夹，选择“添加到压缩文件”。 打开新生成的 TXT 文件，删除开头的乱码，即可得到合并后的文件。第二款：TXT 文件合并器下载并安装 TXT 文件合并器。打开软件，将需要合并的 TXT 文件拖入软件界面。输入合并后的文件名。 第三款：TXT 去重 mkqsort将需要去重的 TXT 文件重命名为“1.txt”。下载并解压 mkqsort 工具。双击运行“把要处理的字典全名为（1.txt）.bat”文件。 软件会自动生成一个名为“2.txt”的文件，即为去重后的文件。
78810编辑于 2025-09-17
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