大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下hyperloglog和布隆过滤器的问题，以及和hyperloglog 布隆过滤器的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
算法图解 PDF 高清版
像小说集一样趣味的算法新手入门书。
算法是解决困难的一步步步骤，都是电子信息科学行业的关键主题。现如今程序员*常见的算法早已历经了古人的探索、检测及证实。假如你要搞明白这种算法，又不愿困在在繁杂的证实中，这书更是你的不二选择。这部图例丰富多彩、扣人心弦的好用手册将给你轻轻松松懂得怎样在自身的程序流程中高效率应用关键的算法。
这书范例丰富多彩，图片配文字，以令人非常容易了解的方法诠释了算法，致力于协助程序员在平时新项目中充分发挥算法的动能。书中的前三章将协助你奠定基础，陪你学习培训二分查找、大O表示法、二种基础的数据结构及其递归等。剩下的篇数将关键详细介绍运用普遍的算法，主要内容包含：应对实际难题时的处理方法，例如，什么时候选用贪欲算法或动态规划；散列表的运用；图算法；Kzui近邻算法。
目录
前言
致谢
关于本书
第1章算法简介1
1.1引言1
1.1.1性能方面1
1.1.2问题解决技巧2
1.2二分查找2
1.2.1更佳的查找方式4
1.2.2运行时间8
1.3大O表示法8
1.3.1算法的运行时间以不同的速度增加9
1.3.2理解不同的大O运行时间10
1.3.3大O表示法指出了最糟情况下的运行时间12
1.3.4一些常见的大O运行时间12
1.3.5旅行商13
1.4小结15
第2章选择排序16
2.1内存的工作原理16
2.2数组和链表18
2.2.1链表19
2.2.2数组20
2.2.3术语21
2.2.4在中间插入22
2.2.5删除23
2.3选择排序25
2.4小结28
第3章递归29
3.1递归29
3.2基线条件和递归条件32
3.3栈33
3.3.1调用栈34
3.3.2递归调用栈36
3.4小结40
第4章快速排序41
4.1分而治之41
4.2快速排序47
4.3再谈大O表示法52
4.3.1比较合并排序和快速排序53
4.3.2平均情况和最糟情况54
4.4小结57
第5章散列表58
5.1散列函数60
5.2应用案例63
5.2.1将散列表用于查找63
5.2.2防止重复64
5.2.3将散列表用作缓存66
5.2.4小结68
5.3冲突69
5.4性能71
5.4.1填装因子72
5.4.2良好的散列函数74
5.5小结75
第6章广度优先搜索76
6.1图简介77
6.2图是什么79
6.3广度优先搜索79
6.3.1查找最短路径82
6.3.2队列83
6.4实现图84
6.5实现算法86
6.6小结93
第7章狄克斯特拉算法94
7.1使用狄克斯特拉算法95
7.2术语98
7.3换钢琴100
7.4负权边105
7.5实现108
7.6小结116
第8章贪婪算法117
8.1教室调度问题117
8.2背包问题119
8.3集合覆盖问题121
8.4NP完全问题127
8.4.1旅行商问题详解127
8.4.2如何识别NP完全问题131
8.5小结133
第9章动态规划134
9.1背包问题134
9.1.1简单算法135
9.1.2动态规划136
9.2背包问题FAQ143
9.2.1再增加一件商品将如何呢143
9.2.2行的排列顺序发生变化时结果将如何145
9.2.3可以逐列而不是逐行填充网格吗146
9.2.4增加一件更小的商品将如何呢146
9.2.5可以偷商品的一部分吗146
9.2.6旅游行程最优化147
9.2.7处理相互依赖的情况148
9.2.8计算最终的解时会涉及两个以上的子背包吗148
9.2.9最优解可能导致背包没装满吗149
9.3最长公共子串149
9.3.1绘制网格150
9.3.2填充网格151
9.3.3揭晓答案152
9.3.4最长公共子序列153
9.3.5最长公共子序列之解决方案154
9.4小结155
第10章K最近邻算法156
10.1橙子还是柚子156
10.2创建推荐系统158
10.2.1特征抽取159
10.2.2回归162
10.2.3挑选合适的特征164
10.3机器学习简介165
10.3.1OCR165
10.3.2创建垃圾邮件过滤器166
10.3.3预测股票市场167
10.4小结167
第11章接下来如何做168
11.1树168
11.2反向索引171
11.3傅里叶变换171
11.4并行算法172
11.5MapReduce173
11.5.1分布式算法为何很有用173
11.5.2映射函数173
11.5.3归并函数174
11.6布隆过滤器和HyperLogLog174
11.6.1布隆过滤器175
11.6.2HyperLogLog176
11.7SHA算法176
11.7.1比较文件177
11.7.2检查密码178
11.8局部敏感的散列算法178
11.9Diffie-Hellman密钥交换179
11.10线性规划180
11.11结语180
练习答案181
自取：https://url80.ctfile.com/f/32319880-518802548-9892a0
（访问密码：3284）
如何减少布隆过滤器的误报率
定义布隆过滤器一般会有两个构造参数，一个代表存储数据的数量，另一个代表允许的错误率，定义的时候把错误率设小点。
redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析
redis内置了很多常用数据结构，了解这些数据结构的功能和应用场景能够让我们在需求开发时灵活运用来解决实际问题。
String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存(value最大为512MB)，只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。另外String也可以保存数值类型的数据，就可以来实现计数功能（redi提供了incr等原子操作）
常见应用场景
List列表更多的时候是把它当成队列使用(最大2^32-1个元素)，使用入队出队功能，如果来使用它作为各种列表的话，很多时候不具备防重功能在使用的时候不是很方便。
常见应用场景
Set是一种无序不重复的集合，添加删除检查是否存在都是O(1)的时间复杂度。
常见应用场景
hash是一个map结构，可以像存储对象的多个字段一样存储一个key的多类数据。
常见应用场景
redis中的pub/sub可以实现广播功能，类似rocketmq中的broadcast
常见应用场景
除了上述最基本的数据结构外，redis还提供了一些其他的数据结构，有的是需要安装相关redisstack来使用的。
bitmap本质上还是使用的string字符串，不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组。
常见应用场景
bloomfilter（也叫布隆过滤器）可以理解成一种特殊的set集合，它可以用来判断一个值是否在这个集合中，不过不同于普通的set，它的判断存在一定误判的可能（假阳性），如果bloomfilter判断一个值不在这个集合中，那么一定不在，但是如果判断在，那么有可能不在。
常见应用场景
hyperloglog是一种概率性的去重计数数据结构，可以实现一定精度的去重计数
常见应用场景
geohash可以实现距离计算、距离查询等地理位置相关的功能
常见应用场景
关于hyperloglog和布隆过滤器，hyperloglog 布隆过滤器的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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