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計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言需要哪種算法？

Apriori算法：https://www.toutiao.com/i6602129057633010184/

AdaBoost算法：https://www.toutiao.com/i6602034223387771400/

C4.5算法：https://www.toutiao.com/i6602461790884332045/

Cart算法：https://www.toutiao.com/i6602016174802731533/

K-均值算法：https://www.toutiao.com/i6602460997519147524/

SVM算法：https://www.toutiao.com/I66024600036063035911/

PageRank算法：https://www.toutiao.com/i6602036596369785347/

K-最近鄰算法/KNN：https://www.toutiao.com/i6602033239240475140/

樸素貝葉斯算法：https://www.toutiao.com/i6602032352438780419/

給你一個(gè)含有1億個(gè)QQ號(hào)碼的文件，如何快速的查找某個(gè)QQ號(hào)碼？

請(qǐng)記住，您可以制作一個(gè)程序，例如查找定點(diǎn)單詞。我只是不記得了。人們真的很蠢。

redis布隆過(guò)濾器和bitmap區(qū)別？

redis bloom filter的功率為1000，bitmap的功率為1100。不同的是redis bloom filter的功能不同于bitmap

bloom filter的特點(diǎn)是誤報(bào)但沒有漏報(bào)，也就是說(shuō)，對(duì)于bloom filter，經(jīng)過(guò)filter驗(yàn)證的數(shù)據(jù)文件可能不包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)，而是包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)文件尋找必須返回。在key-value系統(tǒng)中，bloomfilter返回的數(shù)據(jù)文件仍然需要檢查內(nèi)容，以知道所需的數(shù)據(jù)是否存在，從而保證執(zhí)行結(jié)果的正確性和完整性。

因此，鍵值系統(tǒng)不會(huì)因此出錯(cuò)，只需訪問(wèn)更多的數(shù)據(jù)文件即可。

在數(shù)據(jù)量大的鍵值系統(tǒng)中，建立統(tǒng)一的b樹索引的成本很高，維護(hù)成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。