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40亿QQ号去重:1G内存下的位图与布隆过滤器策略
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更新于2024-08-03
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在这个关于"40亿个QQ号去重问题及其解决方案"的文章中,作者探讨了在资源受限,如内存仅限1GB的情况下,如何高效地处理如此庞大的数据集。面对40亿个unsigned int(无符号整数)存储需求高达14.9GB的问题,文章提出使用位图(Bitmap)作为解决方案。位图利用计算机中的位(bit)来表示每个数字,每个数字占用1个位,大大减少了存储空间。例如,40亿个数字仅需约476MB的内存,相比原始方式节省了大量空间。 文章详细解释了如何操作位图:通过找到特定QQ号对应的位位置,并将其置为1来表示该QQ号存在。这种方法确保了相同QQ号只需设置一次,节省了存储空间并便于后续的数据处理。位图技术不仅适用于去重,还广泛应用于排序和其他场景,比如著名的布隆过滤器(Bloom Filter)。 布隆过滤器是另一种基于位图的数据结构,它利用多个哈希函数将元素映射到位数组中。查询时,如果所有对应位都为1,表明元素可能在集合中;反之,确定不在。布隆过滤器提供了一种快速检查元素是否存在的方式,但它存在误报(可能会误认为不存在实际存在的元素)的可能性,这是由于哈希冲突引起的。尽管有此局限性,布隆过滤器在许多情况下仍然被广泛应用,尤其是对空间效率有极高要求的场景,如网络路由、数据库索引优化等。 这篇文章深入介绍了在资源有限的条件下,如何运用位图技术和布隆过滤器进行数据处理和优化,尤其在大规模数据去重问题上提供了实用的方法。同时,它强调了位图技术的优势——节省存储空间,以及其适用范围和潜在限制。对于IT专业人士和数据处理人员来说,这是一篇极具价值的技术分享。
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40亿个QQ号,限制1G内存,如何去重?
4 0 亿 个 Q Q 号 , 限 制 1 G 内 存 , 如 何 去 重 ?
4 0 亿 个 u n s i g n e d i n t , 如 果 直 接 用 内 存 存 储 的 话 , 需 要 :
4 * 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 / 1 0 2 4 / 1 0 2 4 / 1 0 2 4 = 1 4 . 9 G
, 考 虑 到 其 中 有 一 些 重 复 的 话 , 那 1 G 的 空 间 也 基 本 上 是 不 够 用
的 。
想 要 实 现 这 个 功 能 , 可 以 借 助 位 图 。
使 用 位 图 的 话 , 一 个 数 字 只 需 要 占 用 1 个 b i t , 那 么 4 0 亿 个 数 字
也 就 是 :
4000000000 * 1 /8 /1024/1024 = 476M
相 比 于 之 前 的 1 4 . 9 G 来 说 , 大 大 的 节 省 了 很 多 空 间 。
比 如 要 把 我 的 Q Q 号 " 9 0 7 6 0 7 2 2 2 " 放 到 B i t m a p 中 , 就 需 要 找
到 第 9 0 7 6 0 7 2 2 2 这 个 位 置 , 然 后 把 他 设 置 成 1 就 可 以 了 。
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