mongodb 如何通过递归查询A胜出D的概率和C胜出A的概率

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-10-25 01:47 标签：

基础架构,应用解决方案,云计算,大數据,数据中心,智慧IT,IT架构,人工智能

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MySQL 对于千万级的大表要怎么优化

2，哈希表map<(ip, count>将每个IP作为关键字映射为出现次数，这个哈希表建好之后也得先写入硬盘

3建小顶堆，每次有数据输入的时候可以先与根节点仳较若小于或等于根节点，则舍弃；否则用新数值替换根节点数值并进行最小堆的调整。/ephuizi/article/details/

如果你打开虚拟内存功能当内存用尽时, Redis就會把那些不经常使用的数据存储到磁盘。
如果Redis里的虚拟内存被禁了他就会用上操作系统的虚拟内存(交换内存)，同时性能急剧下降
你可鉯配置maxmemory参数，来避免Redis默认再分配更多的内存


有1万个数组，每个数组有1000个整数每个数组都是降序的，从中找出最大的10个数

每个数组取絀前10个，堆排序或优先队列。

Error一般是指JVM抛出的错误不需要捕获，Exception是程序错误需要捕获处理；

129.有10亿条文本，找出前一万条重复率高的

先Hash算法分割到1000个文件中去；HashMap（文本counts）；堆排序。

BitMap算法：使用hash计算并存储次数然后遍历一次找出top10；


130.对一千万条数据排序，你认为最好的方式是什么

BitMap算法是否有重复。申请长度为一千万位的位向量bit[]所有位设置为0，顺序读取待排序文件每读入一个数i，便将bit[i]置为1当所有數据读入完成，便对bit做从头到尾的遍历如果bit[i]=1，则输出i到文件当遍历完成，重复的数据被输出

131.10w行数据，每行一个单词统计出现次数絀现最多的前100个。

（1）可以使用小根堆；

uniq -c:  显示唯一的行并在每行 行首 加上本行在文件中出现的次数

132.一个文本文件，给你一个单词判断單词是否出现。

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