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Day4-线性表-排序链表去重
二 题目 Q：给定排序的链表，删除重复元素，只保留重复元素第一次出现的节点 那么对于以下这个链表 2→3→3→5→7→8→8→8→9→9→10 则返回 2→3→5→7→8→9→10 三 分析 排序链表，意味着，重复元素都是相邻的，即你前面删完的重复元素，后面不会出现~ 这第一种情况比较好理解，用两个指针，pre和cur，cur指向当前节点，pre指向前驱节点。
1.1K20发布于 2019-07-16 - 来自专栏python3
Python文本去重
命令行python unique.py -f file.txt 输出：去除重复字符后的output.txt # -*- coding:utf-8 -*- #auther_cclarence_2016_4_
3K10发布于 2020-01-06 - 来自专栏Spark学习技巧
面试|海量文本去重~simhash
simhash算法是google发明的，专门用于海量文本去重的需求，所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。 下面我说的都是工程化落地步骤，不仅仅是理论。 被抄袭的文章一般不改，或者少量改动就发表了，所以判重并不是等于的关系，而是相似判断，这个判别的算法就是simhash。 结巴分词支持加载IDF词典并且提供了一个默认的词典，它包含了大量的词组以及基于海量文本统计出来的IDF词频，基本可以拿来即用，除非你想自己去挖掘这样一个字典。 判重 假设有一个新的simhash希望判重，它的simhash值是： a=0000000000000000,b=000000001111110,c=1111111100000001,d=111111111111110 一次判重需要遍历4个redis集合，每个集合大概有 2^32 / 2^16个元素，也就是26万个simhash，比遍历100亿次要高效多了。 ?
3.3K30发布于 2018-12-28 - 来自专栏Spark学习技巧
面试|海量文本去重～minhash
比如网页去重、推断帖子是否相似、推荐系统衡量物品或者用户的相似度等等。当数据量大的时候，计算的时间和空间复杂度就会是一个很重要的问题，比如在推断相似发帖的时候。我们能够用kmeans来进行聚类。 跳过 4. 第3行为1， 看一下h1计算出来的行号为4。4大于此时h1的值，h1的值不变。假设小于h1此时的值，将值付给h1 5. 第4行为0。不关心，跳过 遍历完了之后此时h1的值就是1，能够看到。 4. 怎样进行相似查询比較 通过前面的方法。我们将文档进行了压缩，比如使用了30个hash函数。那么就将一篇文档压缩成了30位表示。接下来的问题是怎样进行查询。 桶1——>doc1，doc2，doc3，doc4 桶2——>doc2，doc5，doc9，doc10 索引建立完毕了之后，下一步就是检索，一篇新的文档。也要经过全面的步骤，得到对应的桶。
3.1K30发布于 2018-12-28 - 来自专栏Laikee Tech Space
layui 异步数据排序重加载
//console.log(obj.type); //当前排序类型：desc（降序）、asc（升序）、null（空对象，默认排序） //console.log( this); //当前排序的 th 对象 //type 0 积分降序 1积分升序 2邀请数降序 3邀请数升序 // if(obj.field { type=""; } } if(obj.field=="invitenum"){ //积分排序 //console.log(type); table.reload('userList-table', { initSort: obj, //记录初始排序 ，如果不设的话，将无法标记表头的排序状态。
71720编辑于 2022-04-25 - 来自专栏全栈程序员必看
java数组排序去重_JAVA数组去重排序
; i++) { arr[i] = (int) (Math.random() * 100) + 1; //随机赋值 System.out.print(arr[i] + ” “); } /* *冒泡排序法 } System.out.println(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + ” “); //排序后的数组 } /* * 数组去重 */ for(int i=0;i0&&arr[i-1]==arr[i]) break; System.out.print(arr[i] + ” “); }//去重后的数组 }
1.6K30编辑于 2022-09-07 - 来自专栏sunsky
使用SimHash进行海量文本去重
SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。 对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。 SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3. 4. SimHash签名距离计算 我们把库里的文本都转换为simhash签名，并转换为long类型存储，空间大大减少。现在我们虽然解决了空间，但是如何计算两个simhash的相似度呢？ 那这样我们可以推断两个相似的文本，至少有16位的simhash是一样的。具体选择16位、8位、4位，大家根据自己的数据测试选择，虽然比较的位数越小越精准，但是空间会变大。
2.9K20发布于 2020-08-19 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
基于词向量的文本查重
基于词向量的文本查重 import gensim import numpy as np import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence model_dm = Doc2Vec(x_train, min_count=1, window=3, size=size, sample=1e-3, negative=5, workers=4)
1.3K10发布于 2021-01-14 - 来自专栏Spark学习技巧
必读|spark的重分区及排序
当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。 昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。 假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。 repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。 example) (3,how) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00001 (16,Spark) (7,can) (7,run) (7,on) (4, build) (4,Please) (4,with) (4,also) (4,if) (4,including) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part
1.5K20发布于 2019-05-09 - 来自专栏Spark学习技巧
必读|spark的重分区及排序
当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。 更多大数据小技巧及调优，spark的源码文章，原理文章及源码视频请加入知识星球。 假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。 repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。 build) (4,Please) (4,with) (4,also) (4,if) (4,including) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part (2,Python) (2,locally) (2,This) (2,Hive) (2,SparkPi) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ 上面只是一个简单的使用，关于二次排序及高效结合
1.9K20发布于 2018-08-20 - 来自专栏全栈程序员必看
如何做文本分析_大数据文本行去重
SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。 对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。 SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3. 整个过程的流程图为： 回到顶部 4. SimHash签名距离计算 我们把库里的文本都转换为simhash签名，并转换为long类型存储，空间大大减少。 那这样我们可以推断两个相似的文本，至少有16位的simhash是一样的。具体选择16位、8位、4位，大家根据自己的数据测试选择，虽然比较的位数越小越精准，但是空间会变大。
76460编辑于 2022-11-15 一款可以对文本去重对比去重单去重查重的好用软件介绍文本综合处理软件教程
文本综合处理软件是一款专门用于重复类型处理文本的软件 （1）可以对比去重，比如文本A和文本B,B中含有A的就去除 （2）可以对单个文本去重 (3)可以查找文本A和文本B相同的文本 （4）可以对文本A和文本 B合并去重 (5)可以去除文本中含有重复文本，包括重复文本本身，即有重复全部删除，更多好用软件请关注微信公众号未来自主研究中心
21000编辑于 2025-07-18- 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
文本去重的技术方案讨论（一）
对于文本去重来说，我个人处理上会从数据量、文本特征、文本长度（短文本、长文本）几个方向考虑。 常见的去重任务，如网页去重，帖子去重，评论去重等等。 好的去重任务是不仅比对文本的相似性，还要比对语义上的相似性。 下面我们来介绍下文本去重的方案。 1.传统签名算法与文本完整性判断 一、传统签名算法与文本完整性判断 问题抛出： （1）运维上线一个bin文件，将文件分发到4台线上机器上，如何判断bin文件全部是一致的？ simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。 比如 “美国”的 “4 -4 -4 4 -4 4”，“51区”的 “ 5 -5 5 -5 5 5”， 把每一位进行累加， “4+5 -4±5 -4+5 4±5 -4+5 4+5” ==》 “9 -9
1.7K30发布于 2019-01-28 - 来自专栏黯羽轻扬
文本_bash笔记4
grep 用于文本搜索，匹配文件内容，语法格式为：grep pattern filename，例如： # 找出所有含有for的行 grep 'for' test.sh # 对多个文件进行搜索 grep "想做个好人" | cut -b 2-4 # -n选项不分割多字节字符，得到`想` echo "想做个好人" | cut -n -b 2-4 sed stream editor，非交互式的编辑器，常用的文本处理工具 ，最常用的功能是文本替换： # 删除行开头的空白字符 echo $' \t 我想左对齐' | sed $'s/^[[:space:]]*\t*//g' 另一个常用功能是文件原地替换（替换并把结果写入原文件 '{print 1"-"2"-"3}' 内置变量 awk里有一些特殊的内置变量： NR：number of records，当前行号 NF：number of fields，当前行字段数 $0：当前行文本内容 $123…：当前行第n个字段的文本内容 所以有更简单的统计行数的方式： echo $'1 2\n3 4' | awk 'END{print NR}' 每读一行更新NR，执行到END块时就是总行数 注意
1.1K30发布于 2019-06-12 - 来自专栏云计算与大数据技术
MapReduce读取文本，实现降序排序
=20 log4j.appender.RFA=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.RFA.File=${hadoop.log.dir} =${hadoop.log.maxbackupindex} log4j.appender.RFA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.DRFA } log4j.appender.DRFA.DatePattern=.yyyy-MM-dd log4j.appender.DRFA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; /** * TODO MapReduce读取文本 ，实现降序排序 * @author com * @Date 2019年9月28日 Configured */ public class Top5 extends Configured implements
1.2K20发布于 2021-04-27 - 来自专栏天马行空布鲁斯
关于文本排序的那些事
这里讨论的文本排序不是一个排序算法，而是作为某个排序算法的底层依赖，常常在多语言环境下需要考虑，比如说中文的排序，日文的排序。 本文讨论的文本排序就属于本地化范畴。 一个系统要做到全球化，需要仔细考虑文本排序，因为文本排序可能会影响到系统的架构。 之前就遇到过一个关于文本排序的问题，问题的原型是： 有一个电商平台，商家可以在平台上开店，在商家的后台产品管理界面，商家看到的产品列表默认以名字排序。 编程语言的支持 对于文本排序，各个开发语言也都有很好的支持。 文本搜索：字典树，Trie，按照字典排序。具体可以阅读：看动画轻松理解「Trie树」。
2.2K20发布于 2019-07-30 - 来自专栏C/C++与音视频
排序算法4--快速排序法
快速排序算法 的基本思想是：将所要进行排序的数分为左右两个部分，其中一部分的所有数据都比另外一 部分的数据小，然后将所分得的两部分数据进行同样的划分，重复执行以上的划分操作 ，直 到所有要进行排序的数据变为有序为止。
32120编辑于 2022-06-14 - 来自专栏明志德到的IT笔记
C#排序算法4：希尔排序
希尔排序是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），它是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多 = new Random(); var arr1 = GetArrayData(20, 1,15 ); Console.WriteLine($"生成未排序数据 arr1：{ShowArray(arr1)}"); var arr6= SellSort(arr1); Console.WriteLine($"希尔排序
26120编辑于 2023-10-21 - 来自专栏搞前端的李蚊子
数组对象的去重然后排序
data: 31 },{ name: 'eee', data: 1 },{ name: 'fff', data: 4 }, ]; const sort = arr => { // 去重 let obj = {}; let newArr = []; val.name] = val; newArr.push(val); }; }); // 最简单的使用sort去重 let sortArr = newArr.sort((a, b) => { return a.data - b.data; }); // 冒泡排序去重
1.3K130发布于 2018-03-14 - 来自专栏小鹏的专栏
基于召回和排序的文本搜索
__': doc_dict = {"0":"我去玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山玉龙雪山", "1":"我在玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山", "2":"我在九寨沟", "3":"我在九寨沟,很喜欢", "4" score>>>>>', text_match_res) ''' # 排序 mf = ModelFactorySearch( match_models=['bm25', >>>>>', pre) ''' ''' 召回的结果: {'2': 0.5995837299668828, '3': 0.9999999210000139, '4': 0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>> >> {'2': 0.55, '3': 1.0, '4': 0.34285714285714286} '''
1.2K30发布于 2020-10-29
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