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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”。 将生成的压缩包后缀名从“zip”改为“txt”。系统会提示“确定要更改吗”，点击“是”。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。点击【合并】按钮，即可完成操作。 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。
81210编辑于 2025-09-17 10GB以上TXT去重方法介绍
，实际上操作系统不会让我们这么一直在内存添加数据，而且是会有限制的 （2）32操作系统和64位操作系统去重支持最大数不一样，64位支持更多数据去重，但是不能用32位程序在64操作系统去重，这样就相当于32 位去重。 (3)但是无论怎么做，如果数据量超大，即使是64位操作系统也是不行的，笔者曾经在64位操作系统对380M的txt手机号去重1秒多就完成任务，但是太大也是无法办到 操作系统的哈希表在32位操作系统长度最大是 所以现在根本没有软件可以做到超大文本去重，受限于哈希表的长度和内存限制，根本无法做到软件达到一次去重，超大文本去重目前只可能是一种方法那就是将数据存入数据库用数据库去重。 虽然我们不能做到一次性去重，但是我们还是可以通过其他方法去重，为此笔者想到一种分块去重思想，虽然不能把所有文本去重，但是可以分成块，一块一块去重，这样可以降低文件大小，不失为一种好方法，一旦把文件大小降下来我们就可以降低去重任务数和占用空间
13100编辑于 2025-07-18- 来自专栏技术进阶
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 3、删除文件中的空行 4、去除字符串前后空行 5、生成一个以当前日期命名的文件 ''' import time year = time.localtime().tm_year mon = time.localtime str(sec) f = input("please entry the file[absolute path]:") def openThefile(): ''' 1、打开要去重的文件 ) l.append(ii) ff.close() return l def createNewfile(openThefile): ''' 去重操作
1.2K30发布于 2020-01-10 - 来自专栏CSharp编程大全
C# 获取txt文件邮箱号码并去重复
这是咱们C# 开发交流群里好友昨天提的问题： 主要是从txt文件中删除重复的邮箱号 以下是实现的代码： using System; using System.Collections.Generic; using posts = new List<string>(); if (finfo.Name.Substring(finfo.Name.Length - 4, 4) == ".txt sender, EventArgs e) { FileReadWriter(dataPath); MessageBox.Show("文件去重完成
1.3K20发布于 2020-08-19 【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)
14110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 用工具还是龙虾给文件去重？
背景 电脑用久了重复文件会越来越多，想要删除这些重复文件还真不容易，特别是删除远程服务器上的文件，那不是一般的麻烦。 DESK 给文件去重 使用DESK给文件去重非常简单。 概况起来主要有如下几个步骤： 使用DESK元数据导出功能导出CSV列表（包括文件详情） 把CSV列表中的目录文件删除 根据CSV列表中的文件字节排序，然后检索文件字节列中的重复项 根据字节列的重复项来手动删除重复文件 首先，大家找到要去重的文件夹，然后右键选择“属性”菜单。 重复文件找到了，剩下的就是大家根据自己的情况处理吧。 注意：这种方式是支持远程文件的，包括SFTP/FTP/SMB/WebDAV/S3协议。
8710编辑于 2026-04-21- 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
3K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏国产程序员
数组去重
思路：利用两个for循环.遍历数组中的每一项，对每一项又遍历这项后面的每一项。也就是将当前元素与他后面的所有元素作比较，只要碰到与当前元素相等的情况，利用j = ++i重新开始外层大循环。直到其后面没有重复的元素就push进新数组
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。
52210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solate 杂货铺
slice 去重
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} result } 2.另外一种 package main import ( "fmt" ) func main() { a := []int{2, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 5, 2, 3, 9} 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
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。 https://blog.csdn.net/a1368783069/article/details/52137417 https://www.jianshu.com/p/f57187e2b5b9
2.6K40发布于 2019-03-25 - 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 即可以使用窗口函数将数据分组，并将每个分组按行排号，并将行号与id(唯一id)存入一个集合里，这样就可以根据这个集合来取处重复行的id，即通过行号>1， — 然后根据id删除重复行，效率很高(100万数据，重复9万
3K30编辑于 2022-11-15 - 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
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重 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 HashSet<>(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
4.2K20编辑于 2022-09-10 - 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 xx) # 这里就是一些对比操作了， 对比原理挺简单的，速度也还不错，比手动用excel对比快多了 ---- demo： # coding:utf-8 #当前系统日期时间：2021/4/15 9: /out.txt','a+',encoding='utf-8') stock_unequal=[] # stock 不相等 pn_unfind=[] stock_equal=[] for index,xx
1.7K20发布于 2021-04-19 - 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
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