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  • 查找网站存在问题需要经过以下阶段 1、识别和描述问题 2、理清问题边界 3、收集客户需求 4、确定客户需求关键质量特性 四个阶段中都要明确: 1、确定工作目标 2、清晰工作范围 3、做好利益相关沟通 ...

    按问题进行分类

    查找网站存在的问题需要经过以下阶段

    1、识别和描述问题

    2、理清问题边界

    3、收集客户需求

    4、确定客户需求的关键质量特性

    四个阶段中都要明确:

    1、确定工作目标

    2、清晰工作范围

    3、做好利益相关方的沟通

    4、项目风险评估

    需要考虑的后续问题:

    1、会不会导致后期不断返工

    2、优化结果不被客户认可

    _______________________

    识别问题和描述问题,首先得收集问题。

    如何收集问题?

    聚焦关注点:

    1、业务拓展

    2、了解业务拓展中遇到的问题

    3、网站目标是否切合实际

    4、网页设计、产品布局是否符合消费者习惯,能否吸引消费者眼球

    5、网站进入正式运营阶段,市场推广方式是否有效,有没有进一步的提升空间

    6、用户转化率过低是网页设计问题,还是网站产品问题,抑或是受市场竞争因素影响?

    等等。

     

    问题的收集按收集距离分为外部和内部:

    外部的问题收集理念:“以客户为中心”

    客户对网站设计、产品和服务的看法和感受,体现了客户的需求和期望。

    如何对外部客户问题收集?

    1、客户定期回访

    2、日常客户投诉

    3、电话回访

    4、客户接待日

    内部问题收集:

    1、日常流量监控

    2、围绕转化效率量身定做的分析机制——能够主动的了解网站运营情况

    2.1、当日访问流量

    2.2、近期流量变动趋势

    2.3、哪个页面流量最大

    2.4、哪个页面转化率较高

    2.5、竞争对手的网站现状,数据统计分析

    3、针对从监测情况中发现的问题,认真倾听内部员工的感受、看法、意见、建议,并对其进行归集、分析,查找问题原因,准确识别和判断改进机会。并最终实施网站相关内容、流程的优化。

    内部对新产品新业务的评估机制要在推出后建立。

    1、营销效果是否达到了预期目标

    2、未能达到目标的原因是什么

    3、是否存在可改进的空间。

    内部问题处理路径

    外部问题与内部问题的关系:

    1、外部客户不了解网站内部规则,以及一些相关法律、法规的制约因素。

    2、要在关注外部客户需求和期望的基础上与网站建设和优化之间搭建起一座桥梁。

    3、内部问题是促进外部客户需求向网站价值创造转化的桥梁和转换器。

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/simonk/p/3701531.html

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    随着我国数字化转型的深入发展,信息数据已从资产保护对象成为重要的经济生产工具,数据安全面临着前所未有的威胁。数据泄露、高危漏洞、网络攻击以及相关的网络犯罪呈现新的变化,也加重了网络安全事件所带来的损失和影响。近年来针对政府和金融机构网站的攻击愈发严重,特别是政府部门的网站被攻击的概率逐年上升。

    2019年上半年,CNCERT监测发现针对我国重要网站的CC攻击事件高发。攻击者利用公开代理服务器向目标网站发起大量的访问,访问内容包括不存在的页面、网站大文件、动态页面等,由此来绕过网站配置的CDN节点直接对网站源站进行攻击,达到了使用较少攻击资源造成目标网站访问缓慢甚至瘫痪的目的。

    ——资料来源CNCERT国家互联网应急中心

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  • 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 目录 一、基本概念 二、无序表查找 三、有序表查找 3.1 二分查找(Binary Search) 3.2 插值查找 3.3 斐波那契查找 四、线性索引查找 4.1 稠密索引 4.2 分块索引 4.3 倒排...

    欢迎大家访问我的个人网站《刘江的博客和教程》:www.liujiangblog.com

    主要分享Python 及Django教程以及相关的博客

    目录

    一、基本概念
    二、无序表查找
    三、有序表查找

    3.1 二分查找(Binary Search)
    3.2 插值查找
    3.3 斐波那契查找

    四、线性索引查找

    4.1 稠密索引
    4.2 分块索引
    4.3 倒排索引

    五、二叉排序树
    六、 平衡二叉树
    七、多路查找树(B树)

    7.1 2-3树
    7.2 2-3-4树
    7.3 B树
    7.4 B+树

    八、散列表(哈希表)

    8.1 散列函数的构造方法
    8.2 处理散列冲突
    8.3 散列表查找实现
    8.4 散列表查找性能分析


    参考书目《大话数据结构》

    一、基本概念

    查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录)。

    查找表(Search Table):由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合
    关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值。
    主键(Primary Key):可唯一地标识某个数据元素或记录的关键字。

    查找表按照操作方式可分为:

    • 静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表。它的主要操作是:
    • 查询某个“特定的”数据元素是否在表中
    • 检索某个“特定的”数据元素和各种属性
    • 动态查找表(Dynamic Search Table):在查找中同时进行插入或删除等操作:
    • 查找时插入数据
    • 查找时删除数据

    二、无序表查找

    也就是数据不排序的线性查找,遍历数据元素。
    算法分析:最好情况是在第一个位置就找到了,此为O(1);最坏情况在最后一个位置才找到,此为O(n);所以平均查找次数为(n+1)/2。最终时间复杂度为O(n)

    # 最基础的遍历无序列表的查找算法
    # 时间复杂度O(n)
    
    def sequential_search(lis, key):
        length = len(lis)
        for i in range(length):
            if lis[i] == key:
                return i
        else:
            return False
    
    
    if __name__ == '__main__':
        LIST = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222]
        result = sequential_search(LIST, 123)
        print(result)

    三、有序表查找

    查找表中的数据必须按某个主键进行某种排序!

    算法核心:在查找表中不断取中间元素与查找值进行比较,以二分之一的倍率进行表范围的缩小。

    # 针对有序查找表的二分查找算法
    # 时间复杂度O(log(n))
    
    def binary_search(lis, key):
        low = 0
        high = len(lis) - 1
        time = 0
        while low < high:
            time += 1
            mid = int((low + high) / 2)
            if key < lis[mid]:
                high = mid - 1
            elif key > lis[mid]:
                low = mid + 1
            else:
                # 打印折半的次数
                print("times: %s" % time)
                return mid
        print("times: %s" % time)
        return False
    
    if __name__ == '__main__':
        LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444]
        result = binary_search(LIST, 99)
        print(result)

    2. 插值查找

    二分查找法虽然已经很不错了,但还有可以优化的地方。
    有的时候,对半过滤还不够狠,要是每次都排除十分之九的数据岂不是更好?选择这个值就是关键问题,插值的意义就是:以更快的速度进行缩减。

    插值的核心就是使用公式:
    value = (key - list[low])/(list[high] - list[low])

    用这个value来代替二分查找中的1/2。
    上面的代码可以直接使用,只需要改一句。

    # 插值查找算法
    # 时间复杂度O(log(n))
    
    def binary_search(lis, key):
        low = 0
        high = len(lis) - 1
        time = 0
        while low < high:
            time += 1
            # 计算mid值是插值算法的核心代码
            mid = low + int((high - low) * (key - lis[low])/(lis[high] - lis[low]))
            print("mid=%s, low=%s, high=%s" % (mid, low, high))
            if key < lis[mid]:
                high = mid - 1
            elif key > lis[mid]:
                low = mid + 1
            else:
                # 打印查找的次数
                print("times: %s" % time)
                return mid
        print("times: %s" % time)
        return False
    
    if __name__ == '__main__':
        LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444]
        result = binary_search(LIST, 444)
        print(result)

    插值算法的总体时间复杂度仍然属于O(log(n))级别的。其优点是,对于表内数据量较大,且关键字分布比较均匀的查找表,使用插值算法的平均性能比二分查找要好得多。反之,对于分布极端不均匀的数据,则不适合使用插值算法。

    3. 斐波那契查找

    由插值算法带来的启发,发明了斐波那契算法。其核心也是如何优化那个缩减速率,使得查找次数尽量降低。
    使用这种算法,前提是已经有一个包含斐波那契数据的列表
    F = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,...]

    # 斐波那契查找算法
    # 时间复杂度O(log(n))
    
    def fibonacci_search(lis, key):
        # 需要一个现成的斐波那契列表。其最大元素的值必须超过查找表中元素个数的数值。
        F = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,
             233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765,
             10946, 17711, 28657, 46368]
        low = 0
        high = len(lis) - 1
        
        # 为了使得查找表满足斐波那契特性,在表的最后添加几个同样的值
        # 这个值是原查找表的最后那个元素的值
        # 添加的个数由F[k]-1-high决定
        k = 0
        while high > F[k]-1:
            k += 1
        print(k)
        i = high
        while F[k]-1 > i:
            lis.append(lis[high])
            i += 1
        print(lis)
        
        # 算法主逻辑。time用于展示循环的次数。
        time = 0
        while low <= high:
            time += 1
            # 为了防止F列表下标溢出,设置if和else
            if k < 2:
                mid = low
            else:
                mid = low + F[k-1]-1
            
            print("low=%s, mid=%s, high=%s" % (low, mid, high))
            if key < lis[mid]:
                high = mid - 1
                k -= 1
            elif key > lis[mid]:
                low = mid + 1
                k -= 2
            else:
                if mid <= high:
                    # 打印查找的次数
                    print("times: %s" % time)
                    return mid
                else:
                    print("times: %s" % time)
                    return high
        print("times: %s" % time)
        return False
    
    if __name__ == '__main__':
        LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444]
        result = fibonacci_search(LIST, 444)
        print(result)

    算法分析:斐波那契查找的整体时间复杂度也为O(log(n))。但就平均性能,要优于二分查找。但是在最坏情况下,比如这里如果key为1,则始终处于左侧半区查找,此时其效率要低于二分查找。

    总结:二分查找的mid运算是加法与除法,插值查找则是复杂的四则运算,而斐波那契查找只是最简单的加减运算。在海量数据的查找中,这种细微的差别可能会影响最终的查找效率。因此,三种有序表的查找方法本质上是分割点的选择不同,各有优劣,应根据实际情况进行选择。

    四、线性索引查找

    对于海量的无序数据,为了提高查找速度,一般会为其构造索引表。
    索引就是把一个关键字与它相对应的记录进行关联的过程。
    一个索引由若干个索引项构成,每个索引项至少包含关键字和其对应的记录在存储器中的位置等信息。
    索引按照结构可以分为:线性索引、树形索引和多级索引。
    线性索引:将索引项的集合通过线性结构来组织,也叫索引表。
    线性索引可分为:稠密索引、分块索引和倒排索引

    1. 稠密索引

    稠密索引指的是在线性索引中,为数据集合中的每个记录都建立一个索引项。
    image_1b2cl8r0dk1v1u0ssf0rmk8o29.png-157.4kB

    这其实就相当于给无序的集合,建立了一张有序的线性表。其索引项一定是按照关键码进行有序的排列。
    这也相当于把查找过程中需要的排序工作给提前做了。

    1. 分块索引

    给大量的无序数据集合进行分块处理,使得块内无序,块与块之间有序。
    这其实是有序查找和无序查找的一种中间状态或者说妥协状态。因为数据量过大,建立完整的稠密索引耗时耗力,占用资源过多;但如果不做任何排序或者索引,那么遍历的查找也无法接受,只能折中,做一定程度的排序或索引。
    image_1b2clkecf3mt1j7a8hn3v5vbrm.png-136.6kB

    分块索引的效率比遍历查找的O(n)要高一些,但与二分查找的O(logn)还是要差不少。

    1. 倒排索引

    不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,这种被称为倒排索引。其中记录号表存储具有相同次关键字的所有记录的地址或引用(可以是指向记录的指针或该记录的主关键字)。

    倒排索引是最基础的搜索引擎索引技术。

    五、二叉排序树

    二叉排序树又称为二叉查找树。它或者是一颗空树,或者是具有下列性质的二叉树:

    • 若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值均小于它的根结构的值;
    • 若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值均大于它的根结构的值;
    • 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
      image_1b2cm8v3mi50141m1vi31v658dh13.png-61.7kB

    构造一颗二叉排序树的目的,往往不是为了排序,而是为了提高查找和插入删除关键字的速度。

    二叉排序树的操作:

    1. 查找:对比节点的值和关键字,相等则表明找到了;小了则往节点的左子树去找,大了则往右子树去找,这么递归下去,最后返回布尔值或找到的节点。
    2. 插入:从根节点开始逐个与关键字进行对比,小了去左边,大了去右边,碰到子树为空的情况就将新的节点链接。
    3. 删除:如果要删除的节点是叶子,直接删;如果只有左子树或只有右子树,则删除节点后,将子树链接到父节点即可;如果同时有左右子树,则可以将二叉排序树进行中序遍历,取将要被删除的节点的前驱或者后继节点替代这个被删除的节点的位置。
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # Author: Liu Jiang
    # Python 3.5
    
    
    class BSTNode:
        """
        定义一个二叉树节点类。
        以讨论算法为主,忽略了一些诸如对数据类型进行判断的问题。
        """
        def __init__(self, data, left=None, right=None):
            """
            初始化
            :param data: 节点储存的数据
            :param left: 节点左子树
            :param right: 节点右子树
            """
            self.data = data
            self.left = left
            self.right = right
    
    
    class BinarySortTree:
        """
        基于BSTNode类的二叉排序树。维护一个根节点的指针。
        """
        def __init__(self):
            self._root = None
    
        def is_empty(self):
            return self._root is None
    
        def search(self, key):
            """
            关键码检索
            :param key: 关键码
            :return: 查询节点或None
            """
            bt = self._root
            while bt:
                entry = bt.data
                if key < entry:
                    bt = bt.left
                elif key > entry:
                    bt = bt.right
                else:
                    return entry
            return None
    
        def insert(self, key):
            """
            插入操作
            :param key:关键码 
            :return: 布尔值
            """
            bt = self._root
            if not bt:
                self._root = BSTNode(key)
                return
            while True:
                entry = bt.data
                if key < entry:
                    if bt.left is None:
                        bt.left = BSTNode(key)
                        return
                    bt = bt.left
                elif key > entry:
                    if bt.right is None:
                        bt.right = BSTNode(key)
                        return
                    bt = bt.right
                else:
                    bt.data = key
                    return
    
        def delete(self, key):
            """
            二叉排序树最复杂的方法
            :param key: 关键码
            :return: 布尔值
            """
            p, q = None, self._root     # 维持p为q的父节点,用于后面的链接操作
            if not q:
                print("空树!")
                return
            while q and q.data != key:
                p = q
                if key < q.data:
                    q = q.left
                else:
                    q = q.right
                if not q:               # 当树中没有关键码key时,结束退出。
                    return
            # 上面已将找到了要删除的节点,用q引用。而p则是q的父节点或者None(q为根节点时)。
            if not q.left:
                if p is None:
                    self._root = q.right
                elif q is p.left:
                    p.left = q.right
                else:
                    p.right = q.right
                return
            # 查找节点q的左子树的最右节点,将q的右子树链接为该节点的右子树
            # 该方法可能会增大树的深度,效率并不算高。可以设计其它的方法。
            r = q.left
            while r.right:
                r = r.right
            r.right = q.right
            if p is None:
                self._root = q.left
            elif p.left is q:
                p.left = q.left
            else:
                p.right = q.left
    
        def __iter__(self):
            """
            实现二叉树的中序遍历算法,
            展示我们创建的二叉排序树.
            直接使用python内置的列表作为一个栈。
            :return: data
            """
            stack = []
            node = self._root
            while node or stack:
                while node:
                    stack.append(node)
                    node = node.left
                node = stack.pop()
                yield node.data
                node = node.right
    
    
    if __name__ == '__main__':
        lis = [62, 58, 88, 48, 73, 99, 35, 51, 93, 29, 37, 49, 56, 36, 50]
        bs_tree = BinarySortTree()
        for i in range(len(lis)):
            bs_tree.insert(lis[i])
        # bs_tree.insert(100)
        bs_tree.delete(58)
        for i in bs_tree:
            print(i, end=" ")
        # print("\n", bs_tree.search(4))
    

    二叉排序树总结:

    • 二叉排序树以链式进行存储,保持了链接结构在插入和删除操作上的优点。
    • 在极端情况下,查询次数为1,但最大操作次数不会超过树的深度。也就是说,二叉排序树的查找性能取决于二叉排序树的形状,也就引申出了后面的平衡二叉树。
    • 给定一个元素集合,可以构造不同的二叉排序树,当它同时是一个完全二叉树的时候,查找的时间复杂度为O(log(n)),近似于二分查找。
    • 当出现最极端的斜树时,其时间复杂度为O(n),等同于顺序查找,效果最差。

    image_1b2kcsdqk12m1fd1vsjdmf1fbt9.png-50.5kB

    六、 平衡二叉树

    平衡二叉树(AVL树,发明者的姓名缩写):一种高度平衡的排序二叉树,其每一个节点的左子树和右子树的高度差最多等于1。

    平衡二叉树首先必须是一棵二叉排序树!

    平衡因子(Balance Factor):将二叉树上节点的左子树深度减去右子树深度的值。

    对于平衡二叉树所有包括分支节点和叶节点的平衡因子只可能是-1,0和1,只要有一个节点的因子不在这三个值之内,该二叉树就是不平衡的。

    image_1b3f3d2tq1lmvelp17moce414qa9.png-239.9kB

    最小不平衡子树:距离插入结点最近的,且平衡因子的绝对值大于1的节点为根的子树。

    平衡二叉树的构建思想:每当插入一个新结点时,先检查是否破坏了树的平衡性,若有,找出最小不平衡子树。在保持二叉排序树特性的前提下,调整最小不平衡子树中各结点之间的连接关系,进行相应的旋转,成为新的平衡子树。

    下面是由[1,2,3,4,5,6,7,10,9]构建平衡二叉树

    image_1b3f49a2mkiu6taohbri51rc51g.png-87.9kB
    image_1b3f4a556pnriva182n7ikihv1t.png-91.1kB
    image_1b3f4d2j1r2ko961fmj14gd90i2a.png-91.8kB
    image_1b3f4dl7u1hrc4jf1cf21shb1h6s2n.png-119.2kB
    image_1b3f4f8u2vvgl424p9drs1ge734.png-164.6kB
    image_1b3f4gg6g11ts12m8ksa17i41tb53h.png-81.2kB
    image_1b3f4hsdjckb1vodaoi1qmpg2u3u.png-187.5kB

    七、多路查找树(B树)

    多路查找树(muitl-way search tree):其每一个节点的孩子可以多于两个,且每一个结点处可以存储多个元素。
    对于多路查找树,每个节点可以存储多少个元素,以及它的孩子数的多少是关键,常用的有这4种形式:2-3树、2-3-4树、B树和B+树。

    2-3树

    2-3树:每个结点都具有2个孩子,或者3个孩子,或者没有孩子。

    一个2结点包含一个元素和两个孩子(或者没有孩子,不能只有一个孩子)。与二叉排序树类似,其左子树包含的元素都小于该元素,右子树包含的元素都大于该元素。
    一个3结点包含两个元素和三个孩子(或者没有孩子,不能只有一个或两个孩子)。

    2-3树中所有的叶子都必须在同一层次上。

    image_1b3f9opsn55815u31cme12fp1qjh4b.png-96.7kB

    其插入操作如下:
    image_1b3f9smmb1f4nf7o1trm76q1n1f4o.png-55kB
    image_1b3f9t1gtmb6o8n6aekqp1fob55.png-51.5kB
    image_1b3f9tdsj1n4p1q427fb5cd1jkh5i.png-56.7kB
    image_1b3f9to5t55u19ocp9m1grgd125v.png-61.2kB
    其删除操作如下:

    image_1b3f9vqfa1rnqcnr1r1fl8v62k6c.png-45.4kB
    image_1b3fa085flva1j9n18jm1t9r7t86p.png-40.2kB
    image_1b3fa0ijm10oe88d1fuq16s7jo876.png-47.3kB
    image_1b3fa0q0j81u3jv1b4o12k6qo67j.png-63kB
    image_1b3fa10unfc7199spfk1te364480.png-44.2kB
    image_1b3fa1b341qng11darqm1b92au38d.png-33kB
    image_1b3fa1nrt18u511d5q5k9dr10sc8q.png-47.5kB
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    2-3-4树

    其实就是2-3树的扩展,包括了4结点的使用。一个4结点包含小中大三个元素和四个孩子(或没有孩子)。

    其插入操作:
    image_1b3fa4fei1p319u4r9h15im1nr49k.png-83kB
    其删除操作:
    image_1b3fa538hcnj20j1fd01en81ohta1.png-87.6kB

    B树

    B树是一种平衡的多路查找树。节点最大的孩子数目称为B树的阶(order)。2-3树是3阶B树,2-3-4是4阶B树。
    B树的数据结构主要用在内存和外部存储器的数据交互中。
    image_1b3fajra41dobmdl1jbn1gk9461ar.png-159.6kB
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    B+树

    为了解决B树的所有元素遍历等基本问题,在原有的结构基础上,加入新的元素组织方式后,形成了B+树。

    B+树是应文件系统所需而出现的一种B树的变形树,严格意义上将,它已经不是最基本的树了。

    B+树中,出现在分支节点中的元素会被当做他们在该分支节点位置的中序后继者(叶子节点)中再次列出。另外,每一个叶子节点都会保存一个指向后一叶子节点的指针。
    image_1b3fav2fa7661pl21usc1g331vq8bl.png-29.7kB

    所有的叶子节点包含全部的关键字的信息,及相关指针,叶子节点本身依关键字的大小自小到大顺序链接

    B+树的结构特别适合带有范围的查找。比如查找年龄在20~30岁之间的人。

    八、散列表(哈希表)

    散列表:所有的元素之间没有任何关系。元素的存储位置,是利用元素的关键字通过某个函数直接计算出来的。这个一一对应的关系函数称为散列函数或Hash函数。
    采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,称为散列表或哈希表(Hash Table)。关键字对应的存储位置,称为散列地址。

    散列表是一种面向查找的存储结构。它最适合求解的问题是查找与给定值相等的记录。但是对于某个关键字能对应很多记录的情况就不适用,比如查找所有的“男”性。也不适合范围查找,比如查找年龄20~30之间的人。排序、最大、最小等也不合适。

    因此,散列表通常用于关键字不重复的数据结构。比如python的字典数据类型。

    设计出一个简单、均匀、存储利用率高的散列函数是散列技术中最关键的问题。
    但是,一般散列函数都面临着冲突的问题。
    冲突:两个不同的关键字,通过散列函数计算后结果却相同的现象。collision。

    8.1 散列函数的构造方法

    好的散列函数:计算简单、散列地址分布均匀

    1. 直接定址法
      例如取关键字的某个线性函数为散列函数:
      f(key) = a*key + b (a,b为常数)
    2. 数字分析法
      抽取关键字里的数字,根据数字的特点进行地址分配
    3. 平方取中法
      将关键字的数字求平方,再截取部分
    4. 折叠法
      将关键字的数字分割后分别计算,再合并计算,一种玩弄数字的手段。
    5. 除留余数法
      最为常见的方法之一。
      对于表长为m的数据集合,散列公式为:
      f(key) = key mod p (p<=m)
      mod:取模(求余数)
      该方法最关键的是p的选择,而且数据量较大的时候,冲突是必然的。一般会选择接近m的质数。
    6. 随机数法
      选择一个随机数,取关键字的随机函数值为它的散列地址。
      f(key) = random(key)

    总结,实际情况下根据不同的数据特性采用不同的散列方法,考虑下面一些主要问题:

    • 计算散列地址所需的时间
    • 关键字的长度
    • 散列表的大小
    • 关键字的分布情况
    • 记录查找的频率

    8.2 处理散列冲突

    • 开放定址法

    就是一旦发生冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入。

    公式是:
    image_1b3gi1p0u6qpdqukj3c961kp99.png-29.8kB
    这种简单的冲突解决办法被称为线性探测,无非就是自家的坑被占了,就逐个拜访后面的坑,有空的就进,也不管这个坑是不是后面有人预定了的。
    线性探测带来的最大问题就是冲突的堆积,你把别人预定的坑占了,别人也就要像你一样去找坑。

    改进的办法有二次方探测法和随机数探测法。

    • 再散列函数法
      发生冲突时就换一个散列函数计算,总会有一个可以把冲突解决掉,它能够使得关键字不产生聚集,但相应地增加了计算的时间。

    • 链接地址法
      碰到冲突时,不更换地址,而是将所有关键字为同义词的记录存储在一个链表里,在散列表中只存储同义词子表的头指针,如下图:
      image_1b3gig3eu1uh3rujcvuli1qspm.png-59.3kB

    这样的好处是,不怕冲突多;缺点是降低了散列结构的随机存储性能。本质是用单链表结构辅助散列结构的不足。

    • 公共溢出区法
      其实就是为所有的冲突,额外开辟一块存储空间。如果相对基本表而言,冲突的数据很少的时候,使用这种方法比较合适。
      image_1b3gim8dp1m4hd0015su1jvm15mg13.png-56.8kB

    8.3 散列表查找实现

    下面是一段简单的实现代码:

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # Author: Liu Jiang
    # Python 3.5
    # 忽略了对数据类型,元素溢出等问题的判断。
    
    
    class HashTable:
        def __init__(self, size):
            self.elem = [None for i in range(size)]  # 使用list数据结构作为哈希表元素保存方法
            self.count = size  # 最大表长
    
        def hash(self, key):
            return key % self.count  # 散列函数采用除留余数法
    
        def insert_hash(self, key):
            """插入关键字到哈希表内"""
            address = self.hash(key)  # 求散列地址
            while self.elem[address]:  # 当前位置已经有数据了,发生冲突。
                address = (address+1) % self.count  # 线性探测下一地址是否可用
            self.elem[address] = key  # 没有冲突则直接保存。
    
        def search_hash(self, key):
            """查找关键字,返回布尔值"""
            star = address = self.hash(key)
            while self.elem[address] != key:
                address = (address + 1) % self.count
                if not self.elem[address] or address == star:  # 说明没找到或者循环到了开始的位置
                    return False
            return True
    
    
    if __name__ == '__main__':
        list_a = [12, 67, 56, 16, 25, 37, 22, 29, 15, 47, 48, 34]
        hash_table = HashTable(12)
        for i in list_a:
            hash_table.insert_hash(i)
    
        for i in hash_table.elem:
            if i:
                print((i, hash_table.elem.index(i)), end=" ")
        print("\n")
    
        print(hash_table.search_hash(15))
        print(hash_table.search_hash(33))
    

    8.4 散列表查找性能分析

    如果没发生冲突,则其查找时间复杂度为O(1),属于最极端的好了。
    但是,现实中冲突可不可避免的,下面三个方面对查找性能影响较大:

    • 散列函数是否均匀
    • 处理冲突的办法
    • 散列表的装填因子(表内数据装满的程度)

    转载于:https://www.cnblogs.com/feixuelove1009/p/6148357.html

    展开全文
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  • 数据处理相关

    2019-05-06 21:17:11
    题目描述 一个网站有100亿url存在一个黑名单中,每条url平均64字节。...不考虑细节话,此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言,使用散列表来处理往往是一种效率比较高方案。 但是,如果你在面试中回...

    题目描述

    一个网站有100亿url存在一个黑名单中,每条url平均64字节。这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?

    题目解析

    这是一道经常在面试中出现的算法题。凭借着题目极其容易描述,电面的时候也出现过。

    不考虑细节的话,此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言,使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案。

    但是,如果你在面试中回答使用散列表,接下来面试官肯定会问你:然后呢?如果你不能回答个所以然,面试官就会面无表情的通知你:今天的面试到此结束,我们会在一周内给你答复。

    为什么不能用散列表

    100亿是一个很大的数量级,这里每条url平均64字节,全部存储的话需要640G的内存空间。又因为使用了散列表这种数据结构,而散列表是会出现散列冲突的。为了让散列表维持较小的装载因子,避免出现过多的散列冲突,需要使用链表法来处理,这里就要存储链表指针。因此最后的内存空间可能超过1000G了。

    只是存储个url就需要1000G的空间,老板肯定不能忍!

     

    位图(BitMap)

    位图的基本概念是用一个位(bit)来标记某个数据的存放状态。

    一、海量数据排序

    从最简单的情况说起,如果要对90个小于100的不重复的正整数排序。用位图的思想就是先申请一块100bit的空间,第一遍遍历所有的数,将出现的数字在位图中对应的位置置为1;第二遍遍历位图,依次输出值为1的位对应的数字。先且不说这种情况出现的频率不是很高,就仅这种情况,还是有很多其他的排序算法有它们自己的优势(不用额外占用空间之类)。但更进一步,如果我们把数字范围放大,对1000,000,000中的900,000,000个不重复的正整数排序,由于需要的内存非常大,其他算法在不分治的情况下就很难再处理这个问题。而用位图法只需要1000000000/(8*1024*104)=119.2MB空间,对现在的计算机来说没有任何问题。但是,空间复杂度随集合内最大元素增大而线性增大。对于开头的题目而言,使用位图进行处理,实际上内存消耗也是不少的。

    二、海量数据去重

    看一个比较常见的面试题:在2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存不足以放下所有的数。我们可以采用两位的位图法,为每个数分配两位,00表示没有出现,01表示出现一次,10表示出现多次,11没有意义。接下去扫描着2.5亿个整数,查看位图中相对应的位,如果是00就变为01,如果是01就变为10,其他情况保持不变。扫描完成后仍为01的整数就是需要查找的数。

    三、总结

    Bitmap适用于数据规模大,但数据状态少的情况。同时Bitmap在存在以下一些不足:

    • 存储离散数据利用率低 
      Bitmap申请空间时要根据最大的数来决定申请的空间大小,如果数据是离散的,那空间的利用率就会非常低。
    • 不适合多状态 
      一个bit只能表示两种状态,如果要表示更多的状态,就需要更多的状态位来实现。如果一个数字需要多个状态位来表示的话,Bitmap的优越性也会大打折扣,而且复杂度却在增加。
    • 可读性差 
      将数据抽象为bit不利于理解,尤其是用多个bit位来表示一个数时。
    • 性能一般 
      需要维护额外的逻辑,计算速度会受到一定的影响。

     

    布隆过滤器

    布隆过滤器(英语:BloomFilter)是1970年由Burton Bloom提出的。

    布隆过滤器需要的是一个位数组(和位图类似)+ K个独立的映射函数(和Hash表类似)!

    直观的说,bloom算法类似一个hash set,用来判断某个元素(key)是否在某个集合中。和一般的hash set不同的是,这个算法无需存储key的值,对于每个key,只需要k个比特位,每个存储一个标志,用来判断key是否在集合中。

    它可以用来判断一个元素是否在一个集合中,它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。

    一、算法

    1. 首先需要k个hash函数,每个函数可以把key散列成为1个整数
    2. 初始化时,需要一个长度为n比特的数组,每个比特位初始化为0
    3. 某个key加入集合时,用k个hash函数计算出k个散列值,并把数组中对应的比特位置为1
    4. 判断某个key是否在集合时,用k个hash函数计算出k个散列值,并查询数组中对应的比特位,如果所有的比特位都是1,可能在集合中。如果不全为1,则一定不在集合中。

    对于布隆过滤器而言,它的本质是一个位数组:位数组就是数组的每个元素都只占用1bit,并且每个元素只能是0或者1。

    一开始,布隆过滤器的位数组所有位都初始化为0。比如,数组长度为m,那么将长度为m的位数组的所有的位都初始化为0。

    布隆过滤器除了一个位数组,还有K个哈希函数。当一个元素加入布隆过滤器中的时候,会进行如下操作:

    1、使用K个哈希函数对元素值进行K次计算,得到K个哈希值。

    2、根据得到的哈希值,在位数组中把对应下标的值置为1。

    举个例子,假设布隆过滤器有3个哈希函数:f1,f2,f3和一个位数组arr。现在要把2333插入布隆过滤器中:

    1、对值进行三次哈希计算,得到三个值n1,n2,n3。

    2、把位数组中三个元素arr[n1],arr[n2],arr[3]都置为1。

    当要判断一个值是否在布隆过滤器中,对元素进行三次哈希计算,得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为1,如果值都为1,那么说明这个值在布隆过滤器中,如果存在一个值不为1,说明该元素不在布隆过滤器中。

    很明显,数组的容量即使再大,也是有限的。那么随着元素的增加,插入的元素就会越多,位数组中被置为1的位置因此也越多,这就会造成一种情况:当一个不在布隆过滤器中的元素,经过同样规则的哈希计算之后,得到的值在位数组中查询,有可能这些位置因为之前其它元素的操作先被置为 1 了。

    但是,假设某个元素通过映射对应下标为4,5,6这3个点。虽然这3个点都为1,但是很明显这3个点是不同元素经过哈希得到的位置,因此这种情况说明这个元素虽然不在集合中,也可能对应的都是1,这是误判率存在的原因。所以,有可能一个不存在布隆过滤器中的会被误判成在布隆过滤器中。

    这就是布隆过滤器的一个缺陷:存在误判。

    但是,如果布隆过滤器判断某个元素不在布隆过滤器中,那么这个值就一定不在布隆过滤器中。总结就是:

    布隆过滤器说某个元素在,可能会被误判,布隆过滤器说某个元素不在,那么一定不在。

    用英文说就是:False is always false. True is may be true。

    二、误判率

    布隆过滤器可以插入元素,但不可以删除已有元素。其中的元素越多,falsepositiverate(误报率)越大,但是falsenegative(漏报)是不可能的。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。

    三、优点

    不需要存储key,节省空间

    四、缺点

    1. 算法判断key在集合中时,有一定的概率key其实不在集合中
    2. 无法删除

    五、补救方法

    布隆过滤器存在一定的误识别率。常见的补救办法是在建立白名单,存储那些可能被误判的元素。

    六、使用场景

    布隆过滤器的最大的用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此它有如下三个使用场景:

    a)网页爬虫对 URL 的去重,避免爬取相同的 URL 地址

    b)进行垃圾邮件过滤:反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信)

    c)有的黑客为了让服务宕机,他们会构建大量不存在于缓存中的key向服务器发起请求,在数据量足够大的情况下,频繁的数据库查询可能导致DB挂掉。布隆过滤器很好的解决了缓存击穿的问题。

    七、回到问题

    回到一开始的问题,如果面试官问你如何在海量数据中快速判断该url是否在黑名单中时,你应该回答使用布隆过滤器进行处理,然后说明一下为什么不使用hash和bitmap,以及布隆过滤器的基本原理,最后你再谈谈它的使用场景那就更好了。

     

    摘自

    https://maimai.cn/article/detail?fid=1215474004&efid=VkcCbkpUmOeN8txLzz2aWA

     

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  • 如何快速查找网站有效子域名

    千次阅读 2018-05-28 16:27:14
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