add bloom filter
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nonstriater
@@ -58,6 +58,7 @@ SVM
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学好python
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http://julyedu.com/course/getDetail?course_id=34#discard julyedu 课程大纲
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### 数据挖掘
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+14
-10
@@ -231,7 +231,7 @@ trie，又称为前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联
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### trie树存储结构和基本操作
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最简单实现 ---- 26个字母表 a-z (没有考虑数字，大小写，其他字符)
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最简单实现 ---- 26个字母表 a-z (没有考虑数字，大小写，其他字符如=-*/)
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子树用数组存储，浪费空间；如果系统中存在大量字符串，且这些字符串基本没有公共前缀，trie树将消耗大量内存
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如果用链表存储，查询时需要遍历链表，查询效率有所降低
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@@ -249,8 +249,7 @@ int Trie_delete(Trie *trie,char *word);// 删除一个单词
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trie树的增加和删除都比较麻烦，但索引本身就是写少读多，是否考虑添加删除的复杂度上升，依靠具体场景决定
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trie树的增加和删除都比较麻烦，但索引本身就是写少读多，是否考虑添加删除的复杂度上升，依靠具体场景决定。
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DATrie libdatrie 双数组可以减少内存的使用量
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@@ -269,17 +268,22 @@ double-array trie 参考作者的这篇论文 http://linux.thai.net/~thep/datri
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查询效率比hash table 更优？？
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trie 树比较费内存空间，在处理大数据时会内存吃紧
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知乎这里有个问题：`10万个串找给定的串是否存在`, 对trie合适hash给出了讨论。 http://www.zhihu.com/question/27168319
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### trie应用
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典型应用是：前缀查询 ， 字符串查询，排序
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用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串）
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经常被搜索引擎系统用于文本词频统计
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排序大量字符串
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用于索引结构
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敏感词过滤
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典型应用是：前缀查询,字符串查询，排序
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* 用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串）
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* 经常被搜索引擎系统用于文本词频统计
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* 排序大量字符串
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* 用于索引结构
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* 敏感词过滤
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### 实际应用问题
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1. 给你100000个长度不超过10的单词。对于每一个单词，我们要判断他出没出现过，如果出现了，求第一次出现在第几个位置
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分析思路一：trie树 ，找到这个字符串查询操作就可以了，如何知道出现的第一个位置呢？我们可以在trie树中加一个字段来记录当前字符串第一次出现的位置。
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+100
-24
@@ -3,10 +3,24 @@
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所谓海量数据，就是数据量太大，要么在短时间内无法计算出结果，要么数据太大，无法一次性装入内存。
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针对时间，我们可以使用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如bitmap/堆/trie树等
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针对时间，我们可以使用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如bitmap/堆/trie树等
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针对空间，就一个办法，大而化小，分而治之。常采用hash映射
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### 估算
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在处理海量问题之前，我们往往要先估算下数据量，能否一次性载入内存？如果不能，应该用什么方式拆分成小块以后映射进内存？每次拆分的大小多少合适？以及在不同方案下，大概需要的内存空间和计算时间。
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比如,我们来了解下以下常见问题`时间` 和 `空间` 估算 :
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8位的电话号码，最多有99 999 999个
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IP地址
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海量处理问题常用的分析解决问题的思路是：
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* 分而治之/Hash映射 + hash统计/trie树/红黑树/二叉搜索树 + 堆排序/快速排序/归并排序
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@@ -17,25 +31,19 @@
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* 分布处理之 Hadoop/Mapreduce
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### 估算
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在处理海量问题之前，我们往往要先估算下数据量，能否一次性载入内存？如果不能，应该用什么方式拆分成小块以后映射进内存？每次拆分的大小多少合适？
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以及在不同方案下，大概需要的内存空间和计算时间。也就是估算时间 和 空间 。比如：
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8位的电话号码，最多有99 999 999个
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IP地址
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### 分而治之/Hash映射
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这里的`Hash映射`是指通过一种映射散列的方式，将数据均匀分布在对应的内存或更小的文件中
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这里的`Hash映射`是指通过一种映射散列的方式，将海量数据均匀分布在对应的内存或更小的文件中
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使用hash映射有个最重要的特点是: `hash值相同的两个串不一定一样，但是两个一样的字符串hash值一定相等`
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使用hash映射有个最重要的特点是: `hash值相同的两个串不一定一样，但是两个一样的字符串hash值一定相等`。哈希函数如下：
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```
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int hash = 0;
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for (int i=0;i<s.length();i++){
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hash = (R*hash +s.charAt(i)%M);
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}
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大文件映射成多个小文件。具体操作是，比如要拆分到100(M)个文件：
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@@ -56,9 +64,7 @@ IP地址
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比如，某文件中有若干8位数字的电话号码，要求统计一共有多少个不同的电话号码？
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分析：8位最多99 999 999 , 如果1Byte表示1个号码，需要95MB空间，但是如果1bit表示1个号码，则只需要 95/8=12MB 的空间。
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这时，数字k(0~99 999 999)与bit位的对应关系是：
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分析：8位最多99 999 999, 如果1Byte表示1个号码，需要95MB空间，但是如果1bit表示1个号码，则只需要 95/8=12MB 的空间。这时，数字k(0~99 999 999)与bit位的对应关系是：
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```
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#define SIZE 15*1024*1024
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@@ -98,52 +104,122 @@ Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速
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##### Bloom filter 算法
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Bloom filter可以看做是对bitmap的扩展。
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Bloom filter可以看做是对bitmap的扩展。只是使用多个hash映射函数，从而减低hash发生冲突的概率。算法如下』
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1. 创建 m 位的bitset，初始化为0， 选中k个不同的哈希函数
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2. 第 i 个hash 函数对字符串str 哈希的结果记为 h(i,str) ,范围是（0，m-1）
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3. 将字符串记录到bitset的过程：对于一个字符串str,分别记录h(1,str),h(2,str)...,h(k,str)。 然后将bitset的h(1,str),h(2,str)...,h(k,str)位置1。也就是将一个str映射到bitset的 k 个二进制位。
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4. 检查字符串是否存在:对于字符串str，分别计算h(1，str)、h(2，str),...,h(k，str)。然后检查BitSet的第h(1，str)、h(2，str),...,h(k，str) 位是否为1，若其中任何一位不为1则可以判定str一定没有被记录过。若全部位都是1，则“认为”字符串str存在。
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但是若一个字符串对应的Bit全为1，实际上是不能100%的肯定该字符串被Bloom Filter记录过的。（因为有可能该字符串的所有位都刚好是被其他字符串所对应）这种将该字符串划分错的情况，称为false positive 。
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5. 删除字符串:字符串加入了就被不能删除了，因为删除会影响到其他字符串。实在需要删除字符串的可以使用Counting bloomfilter(CBF)。
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实现示例：
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`Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。`
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##### 最优的哈希函数个数
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哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个Bit。选择k个不同的哈希函数比较麻烦，一种简单的方法是选择一个哈希函数，然后送入k个不同的参数。
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##### 错误率估计
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##### 位数组的大小
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##### 实现示例
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#define SIZE 15*1024*1024
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char a[SIZE]; /* 15MB*8 = 120M bit空间 */
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memset(a,0,SIZE);
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int seeds[] = { 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61};
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int hashcode(int cap,int seed, string key){
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int hash = 0;
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for (int i=0;i<key.length();i++){
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hash = (seed*hash +key.charAt(i));
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}
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return hash & (cap-1);
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}
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对每个字符串str求哈希就可以使用 `hashcode(SIZE*8,seeds[i],str)` ,i的取值范围就是 （0，k）。
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##### Bloom filter应用
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* 拼写检查
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* 拼写检查一类的字典应用
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* 数据库系统
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* 网络领域
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* 网络领域（爬虫，web cache sharing）
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参考：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html
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##### 参考
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http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html
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http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500
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http://pages.cs.wisc.edu/~cao/papers/summary-cache/node8.html `哈希函数个数k、位数组大小m` 测试论证
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### Trie树
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### 数据库索引
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### 倒排索引(Inverted index)
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也叫反向索引。是文档检索系统中最常用的数据结构。
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常规的索引是文档到关键词的映射，如果对应的文档是
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[Elasticsearch](https://github.com/elastic/elasticsearch)就是使用倒排索引(inverted index)的结构来做快速的全文搜索。ElasticSearch 不仅用于全文搜索, 还有非常强大的统计功能 (facets)。
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携程，58，美团的分享中都提到ES构建实时日志系统，帮助定位系统问题。
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http://es.xiaoleilu.com/index.html
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### 双层桶划分
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### 外排序
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### 分布处理之Mapreduce
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### Hadoop
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Reference in New Issue
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