JAVA:实现BloomFilter二进制向量数据结构算法(附完整源码)

A 炫酷双截棍 链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/331/A 来源：牛客网 题目描述 小希现在手里有一个连着的两块木条，长度分别为l_1,l_2l1​,l2​，木条之间有一个无摩擦的连接点，木条之间可以相互转动，小希将其称之为双截棍。 现在小希把长为l_1l1​的木条的一端放在原点(0,0)(0,0)，任意转动这两根木条，小希想知道，是否有可能通过一种转...

来源：AINLPer微信公众号 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2019-8-24 引言     本文共计两篇paper，第一篇主要针对常规的句子向量表示需要占用大量内存的问题，创新性的采用二值化来表示句子向量从而减少资源消耗，提高低配资源平台的适用性。第二篇，主要从不同类型的反馈对学习结果有不同的效果入手，在交互式神经机器翻译实验中，自调节器通过混合不同的反馈类型（包...

将一个32×32的二进制图像矩阵转换为1×1024的向量。先创建一个1×1024的NumPy数组，然后循环读出文件的前32行，并将 每行的前32个字符值存储在数组中。代码为：from numpy import * def img2vector (filename): returnVect = zeros((1, 1024)) #创建一个1*1024的数组 fr = open(file

布隆过滤器（BloomFilter）是布隆在1970年提出的，它实际上是一个很长的二进制向量和一系列的随机映射函数。布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好得多，缺陷是必然有一定概率的误判和删除困难。

本文介绍了布隆过滤器的基本原理及其在大数据领域的应用。首先，阐述了布隆过滤器的工作机制和实现方法，随后深入分析了Guava框架中布隆过滤器的实现及其优化。通过实际案例，本文展示了布隆过滤器在数据去重和存在性判断中的优势，尽管存在一定的误判率，但其高效的内存使用使其在大数据处理场景中得到了广泛应用。最后，文章总结了布隆过滤器的实践意义，强调了其在提升系统性能中的重要作用。

基本概念 Bloom filter是一个空间高效（space- efficient）概率算法，被用于测试一个元素是否存在于一个集合中。 存在假阳性（false positive，表示实际是假但误辨为真的情况）匹配的可能，但不存在假阴性（false negatives）的可能。也就是说，一次查询返回的结果是可能在集合里或者绝对不在集合里。 最常用的操作是校验元素是否存在于集合中，也可以添加元素，但不可以删除元素。 同时，越多元素被加入到集合中，假阳性的概率就会越高。 Bloom filter一般应用在内存有限

一、什么是one-hot编码？ One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。 二、one-hot编码过程详解 比如我们要对 “hello world” 进行one-hot编码，怎么做呢？ 1.确定要编码的对象--hello worl.

Vector（向量）是 java.util 包中的一个类，该类实现了类似动态数组的功能。向量和数组相似，都可以保存一组数据（数据列表）。但是数组的大小是固定的，一旦指定，就不能改变，而向量却提供了一种类似于“动态数组”的功能，向量与数组的重要区别之一就是向量的容量是可变的。可以在向量的任意位置插入不同类型的对象，无需考虑对象的类型，也无需考虑向量的容量。向量和数组分别适用于不同的场合，一般来说，下...

有两个向量V1和V2 V1={1：3，2：2，3：1,5：0}，V2={1：3，3：1，4：2，5：0} 以表格的形式展现： 将向量V1和V2带入相关系数公式并展开展开，结果为： n值(n = 4)：从表格可以看出，向量V1和V2 的第五位元素上都是0，因此该位置可忽略。向量V1第四位元素上值为0，但向量V2第四位元素有值，因此位置4上的元素不能忽略

文章导读 这一章介绍了计算机中信息（即二值信号）的表示和处理。 信息存储 十六进制表示法：介绍了十六进制的产生和十六进制、十进制、二进制之间的相互转换规律 字数据大小：介绍了在不同机器和编译器中，数据类型数据在内存中所占的大小 寻址和字节顺序 ： 介绍了寻址方法和字节顺序（小端法、大端法），float与int的二进制表示有联系 现在计算机存储和处理的信息以二值信号表示。对于有10个手指的人...

在维基百科关于 向量空间 的介绍中，并未提及构成向量空间的「向量」的具体形态，即它未必是我们通常理解的3维或者 nn 维的实数空间，只是提及对加法和数乘封闭。这里引入一个新的向量空间，比如：all 3×33\times 3 matrices. 也即矩阵也是一种向量，只不过需要要求矩阵满足加法和数乘，显然满足，即两个 3×33\times 3 的矩阵相加仍然是 3×33\times 3 的矩阵，一个

使用STL实现vector向量 这里将借助STL的vector（向量）实现动态数组，并用它来管理数据。 函数 功能 复杂度 size() 返回向量的元素数 O(1) push_back(x) 在向量尾添加元素x O(1) pop_back() 删除向量的最后一个元素 O(1) begin() 返回指向向量开头的迭代器 O(1) end() 返回指向向量尾的迭代器 O...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 布隆过滤器 　　假如有1亿个不重复的正整数（大致范围已知），但是只有1G的内存可用，如何判断该范围内的某个数是否出现在这1亿个数中？最常用的处理办法是利用位图，1*108/1024*1024*8=11.9，也只需要申请12M的内存。但是如果是1亿个邮件地址，如何确定某个邮件地址是否在这1亿个地址中？这个时候可能大家想到的最常用的办法就是利用...

1.题目 　　给出一个正整数n, 打印出它的二进制中所有1的位置。二进制中最低位的位置是0，从右往左数，位置序号依次递增。例如，正整数13的二进制(1101)中1的位置为0，2，3。 2.输入 　　输入数据的第一行是一个正整数d, 表示这个数据集中正整数的个数，1≤d≤10。数据集 列在d的下面。每个数据集由一个整数n(1≤ n ≤10^6)组成，且放在一行上。 3.输出 　　输出应当有d