- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏天罡gg
SQL分割与去重
if @SourceSql<>'' insert @temp values(@SourceSql) return end GO -----------创建实现split并去重功能
63530编辑于 2022-12-02 - 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Python爬虫与算法进阶
scrapy去重与scrapy_redis去重与布隆过滤器
在开始介绍scrapy的去重之前，先想想我们是怎么对requests对去重的。requests只是下载器，本身并没有提供去重功能。所以我们需要自己去做。 scrapy的去重 scrapy对request不做去重很简单，只需要在request对象中设置dont_filter为True，如 yield scrapy.Request(url, callback ，如果任务重启，会导致内存中所有去重队列消失 scrapy-redis的去重 scrapy-redis重写了scrapy的调度器和去重队列，所以需要在settings中修改如下两列 # Enables 该函数的作用是：计算该请求指纹，添加到redis的去重队列，如果已经存在该指纹，返回True。 means 2^30 = 128MB, defaults to 30 BLOOMFILTER_BIT = 30 # Persist SCHEDULER_PERSIST = True 其实也是修改了调度器与去重方法
2.7K20发布于 2019-05-06 - 来自专栏图灵技术域
Dedupe去重与实体对齐
下面的代码将对第三列name去重 代码： # Site: www.omegaxyz.com # *_*coding:utf-8 *_* import os import csv import logging 相关文章 图神经网络（GNN）TensorFlow实现 Aminer学术社交网络数据知识图谱构建（三元组与嵌入） 基于知识图谱的问答系统Demo 图注意力网络(GAT) TensorFlow实现 知识图谱可视化 Demo ICLR2021图神经网络与知识图谱相关论文 冯诺依曼图熵（VNGE）Python实现及近似计算 神经网络高维互信息计算Python实现（MINE） 基于Embedding的实体对齐前瞻 GCC
1.6K30发布于 2021-05-21 探针转换与基因去重
title: "探针转换与基因去重"output: html_documenteditor_options: chunk_output_type: console需要R包版本2.3.1及以上rm(list rowMean) %>% # 列名变成行名 column_to_rownames(var = "symbol")#> Error: object 'exprSet' not found#方法有三种：1.随机去重 2.取行平均值最大的探针 3.取多个探针的平均值.此处为"方法2".注：基因去重这个部分要重视起来。
22710编辑于 2025-06-15- 来自专栏ENSP
ensp路由重分发
路由重分发（Route Redistribution）是指路由器将从一种路由协议学习到的路由信息，通过另一种路由协议通告出去的功能。 路由重分发的作用是将不同路由协议的路由信息进行互通， 创建冗余路由路径，以及负载平衡流量。 RIP路由重分发到OSPFRIP路由重分发到OSPF是指将RIP路由协议学习到的路由信息重新注入到OSPF路由协议中。 OSPF路由重分发到RIPOSPF路由重分发到RIP是指将OSPF路由协议学习到的路由信息重新注入到RIP路由协议中。 与 RIPv1 相比，RIPv2 是路由信息协议的更高级版本，并提供环回地址支持和路由标记等功能。
47410编辑于 2024-04-24 【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。
13010编辑于 2025-12-16- 来自专栏爬虫资料
中间件实现任务去重与精细化分发：设计模式与常见陷阱
一、从设计模式谈起：任务去重这件小事，其实不小在大多数抓取项目里，任务去重看上去是个再普通不过的小功能。 二、把架构映射到抓取系统：去重与分发的隐形逻辑如果你做过分布式采集，肯定见过那种“任务爆炸”的场面： 同一个关键词被多个节点同时抓，结果浪费了带宽、代理、CPU，还导致数据库里一堆重复数据。 我们可以用 eBay 的商品搜索页面作为实验场景，试着让一个简单的抓取具备“去重 + 分发”的能力。 它的运行逻辑大致是这样：先生成一批关键词搜索任务；每个任务在执行前先经过去重中间件过滤；通过分发中间件选择代理（这里我们使用爬虫代理服务）；携带代理和伪装信息发起请求；最后解析商品标题、价格、发货地点和上架时间 更深层的意义在于—— 我们开始不只是“写代码去抓数据”，而是 在构建一个有调度、有反馈、有演化能力的数据系统。 去重，是让系统不浪费；分发，是让资源更高效；中间件，就是让这一切井然有序的关键角色。
20210编辑于 2025-10-23 - 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 在开发中更多希望通过sql方式来完成，那么就将hll与udaf结合起来使用，实现代码如下： public class HLLDistinctFunction extends AggregateFunction 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 【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。
46810编辑于 2025-08-29- 来自专栏国产程序员
数组去重
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。 console.log(distinct(arra)); //返回[3,4,2,1] </script> 利用两个for循环和splice方法 思路 对数组中的每一项，与该项后面的每一项比较 console.log(b); //1,2,3,4,5,6,56 </script> 利用sort和splice 思路：先用sort方法将数组排序，然后在老数组中循环遍历，将当前项与他的后一项比较
4K30发布于 2019-07-03 - 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
BloomFilter(1000000,0.001,'bf_test.bloom') # 添加100个元素 for x in xrange(1000000): bfilter.add(str(x)) # 与nmap 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
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
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 [table] group by [field1],[field2]… having count(*)>1); 第五种 使用窗口函数加id，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 万数据，重复9万，时间: 14.596s) –适合情况：该种方法效率很高，特别推荐使用，但需要了解窗口函数以及其中的一些关键词的意义 –row_number() 为返回的记录定义个行编号 –over 与row_number
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
4.1K20编辑于 2022-09-10 - 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 private long getNewstmp() { return System.currentTimeMillis(); } } snowflake算法的实现是与机器码以及时间有关的 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。 offset偏移量，默认为0，正常窗口划分都是整点方式，例如从0开始划分，这个offset就是相对于0的偏移量，第三个参数表示窗口大小，得到的结果是数据时间所属窗口的开始时间，这里加上了窗口大小，使用结束时间与广告位 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
2K30编辑于 2022-04-18
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号