去重复算法

⑴ 请教去除一个几万行的文本文件数据重复的算法

提供一种思路，bit-map法可以解决你的重复数据的问题。 所谓bitmap，就是用每一位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在的。 使用位图法判断整形数组是否存在重复

⑵ 关于如何去除数组中重复项

数组去重，就是在数组中查找相同的元素，保留其中一个，去除其他元素的程。

从这句话揭示了数组去重的两个关键因素：

找到重复项

去除重复项

本文告诉你在遇到去重问题时该如何思考，并以 JavaScript 为例，进行详细解释。使用 JavaScript 示例主要是因为它环境比较好找，而且直接对象 (Plain Object) 用起来很方便。

JavaScript 的环境：Node.js 或者浏览器的开发者控制台。

找到重复项
找到重复项最关键的算法是判定元素是否相同。判定相同，说起来似乎很简单 —— 用比较运算符就好了嘛！真的这么简单吗？

用 JavaScript 来举个例：

const a = { v: 10 };
const b = { v: 10 };
肉眼观察，这里的a和b相同吧？但是 JavaScript 不这么认为：

console.log(a == b); // false
console.log(a === b); // false
肉眼观察和程序比较使用了不同的判断方法。肉眼观察很直接的采用了字符串比对的方法，而程序压根没管是不是数据相同，只是直接判断它们是不是同一个对象的引用。我们一般会更倾向于使用符合人眼直观判断的方法，所以可能会想到使用JSON.stringify()把对象变成字符串来判断：

console.log(JSON.stringify(a) === JSON.stringify(b)); // true
现在如果我们把a和b略作改变，又该如何？

const a = { v: 10, n: "1" };
const b = { n: "1", v: 10 };
乍一看，a和b不同。用JSON.stringify()的结果来比对，也确实不同。但是仔细一看，他们的属性是完全相同的，唯一的区别在于属性的顺序不一样。那么到底顺序应不应该作为一个判断相同的依据呢？

这个问题现在真没法回答。“该如何”取决于我们的目标，也就是业务需求。

从上面的例子我们可以了解：判断相同并不是一个简单的事情，根据不同的业务要求，需要选择不同的判断方法；而不同的判断方法，可能产生不同的判断结果。

接下来先讲讲常见的判断方法。

最直接的：比较运算符
比较运算符主要用于比较基本类型的值，比如字符串、数、布尔等。

普通比较运算符 (==) 在比较不同类型的值时，会先把它们转换为相同类型再来比较；而严格比较运算符 (===) 则更为严格，会直接将类型不同值判定为不同。这些都是基本的 JavaScript 语法知识。现代开发中为了能更好的利用工具，除极少数特殊情况外，都应该使用===来进行判断。尤其是在 TypeScript 中，几乎都不会出现==了。

JavaScript 中，比较运算符不会比较对象属性，只会比较对象的引用是否相同。如果要比较对象具体信息，需要用到接下来讲到的方法。

⑶ 降低论文重复率的方法有哪些

降低论文重复率的方法有哪些？
回答：
降低论文重复率的方法有哪些？想要降低论文查重率其实没那么难，只要我们的论文是原创论文，那么降低论文重复率是一件非常简单的事。不过一些同学的论文是伪原创论文，那么这样的论文，降低重复率还是有些困难的。今天给大家分享两个降低论文重复率的方法。

1、去除重复率较高的内容。
能在进行论文查重的时候，就会发现有一些文字的论文查重率还是比较高的，尤其
有的是一句话，有的是几个字，像一句话的论文查重率比较高的，所以建议同学们
可以去掉这样的句子，或者是增加一些新的句子。只可以相同，但是字数不能相同。
这样的话可以有效地降低论文的查重率。
2、按照论文检测报告进行修改。
想要明确进行论文查重的话，首先要去了解一下论文的查重率是多少。然后根据查重结果去修改论文就可以了。当然若是同学们不知道怎么去修改论文的话，也可以根据自我的需求去修改论文也是可以的。
一般修改论文时，都是按照论文检测报告来对照修改，这样的修改方式是比较合适的，所以建议大家可以使用这个方法来修改论文。
总之，我们在降低论文重复率的时候，可以按照以上说的这些方法来操作，这样的话会容易降低论文重复率一些。

⑷ 请问C#中有没有判断数组元素重复，或如何去除重复呀

arr.Add("Java");arrayList arrCopy = new arrayList();//定义一个arr的副本 arrayList al = new arrayList();//定义目标数组 for( int i=0;i<arrCopy.Count;i++ )//从头开始，选择一个arr[i]与后边的进行比较{for( int j=i+1;j<arrCopy.Count;j++ )//向后遍历{if( arrCopy[i]==arr[j] && arrCopy[i].ToString()!="!"){arr[j]="!";//如果有重复的，在副本中做标记}if( j==arrCopy.Count-1 && arrCopy[i].ToString()!="!" ){al.Add(arr[i]);//遍历到最后一个，如果不是副本，进入目标数组}}}for( int i=0;i<al.Count;i++ ){System.Console.WriteLine(al[i].ToString());}

⑸ 除去一个数组中的重复的数据有什么好算法

这个问题的意思是，如果假设一个数组中存在重复的数据项，那么就中保留重复数据项中的一个。也就是说最终输出的结果数组中不容许存在重复数据项，所以因为这里涉及到重复数据项的问题，所以立马想到了集合(Set)这个数据结构，因为它是不容序存在重复数据项的数据结构，
思路1.也就是将数组中的所有元素插入到一个Set中，利用Set的自动剔除重复数据项的功能，将导致所有重复数据项没有办法插入成功，也就是add方法
返回false,然后调用toArray方法，返回这个集合所对应的数组。那么这个数组就是一个没有重复数据项的数组，利用这个方法，通过比较结果数组和
源数组之间的大小，查看源数组中到底是否存在重复数据项。
思路2.除了利用Set这个数据结构不容序存在重复数据项的功能之外，还有一种很容易想到的方法，也就是对整个数组进行排序，然后遍历排序之后的数组，将重复数据项，清除掉。
思路1的实现：
public static int[] noDup(int[] array) {

Set<Integer> set = new
HashSet<Integer>();

for (int i :
array)

set.add(i);

Integer[]
integers = (Integer[]) set.toArray();

int[] result
= new int[integers.length];

for (int i =
0; i < integers.length; i++)

result[i] =
integers[i];

return
result;
}

思路2的实现:
使用快速排序等算法对数组进行排序，这个排序过程不在介绍。假设下面这个算法的输入是一个几经排好序的数组。
for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {

if (array[i]
== array[i + 1]) {

array[i] =
-1;

}

}
通过上面这段代码就能够实现把数组中所有的重复数据项只保留一个，其它的置为-1或者根据实际情况置成其它值。然后遍历数据，删除所有位-1的数据项，并且将数组中包含的记录个数不断减少即可。

⑹ 重复数据删除的方法

厂商采纳的执行重复数据删除的基本方法有三种。第一种是基于散列（hash）的方法，Data Domain、飞康、昆腾的DXi系列设备都是采用SHA-1, MD-5 等类似的算法将这些进行备份的数据流断成块并且为每个数据块生成一个散列（hash）。如果新数据块的散列（hash）与备份设备上散列索引中的一个散列匹配，表明该数据已经被备份，设备只更新它的表，以说明在这个新位置上也存在该数据。
基于散列（hash）的方法存在内置的可扩展性问题。为了快速识别一个数据块是否已经被备份，这种基于散列（hash）的方法会在内存中拥有散列（hash）索引。当被备份的数据块数量增加时，该索引也随之增长。一旦索引增长超过了设备在内存中保存它所支持的容量，性能会急速下降，同时磁盘搜索会比内存搜索更慢。因此，目前大部分基于散列（hash）的系统都是独立的，可以保持存储数据所需的内存量与磁盘空间量的平衡，这样，散列（hash）表就永远不会变得太大。
第二种方法是基于内容识别的重复删除，这种方法主要是识别记录的数据格式。它采用内嵌在备份数据中的文件系统的元数据识别文件；然后与其数据存储库中的其它版本进行逐字节地比较，找到该版本与第一个已存储的版本的不同之处并为这些不同的数据创建一个增量文件。这种方法可以避免散列（hash）冲突（请参阅下面的“不要惧怕冲突”），但是需要使用支持的备份应用设备以便设备可以提取元数据。
ExaGrid Systems的InfiniteFiler就是一个基于内容识别的重复删除设备，当备份数据时，它采用CommVault Galaxy 和Symantec Backup Exec等通用的备份应用技术从源系统中识别文件。完成备份后，它找出已经被多次备份的文件，生成增量文件（deltas）。多个 InfiniteFilers合成一个网格，支持高达30 TB的备份数据。采用重复删除方法的ExaGrid在存储一个1GB的 .PST文件类的新信息时表现优异，但它不能为多个不同的文件消除重复的数据，例如在四个.PST文件具有相同的附件的情况下。
Sepaton 的用于它的VTL 的DeltaStor也采用内容识别方法，但是它将新文件既与相同位置上的以前的文件版本进行比较，同时也与从其它位置上备份的文件版本进行比较，因此它能够消除所有位置上的重复数据。
第三种方法是Diligent Technologies用于其ProtecTier VTL的技术，它像基于散列（hash）的产品那样将数据分成块，并且采用自有的算法决定给定的数据块是否与其它的相似。然后与相似块中的数据进行逐字节的比较，以判断该数据块是否已经被备份。
其他方法
重复数据删除一般和其他的数据删除技术一起使用，例如压缩和差分delta。数据压缩技术已经问世约三十年之久，它将数学算法应用到数据中，以简化大容量或重复的文件部分。
差分delta通过只存储相对于原始备份文件被修改的部分，来减小存储总量。例如：一个大约包含200G数据的文件组，与原始备份相比可能只有50M的数据是被修改过的，那么也只有这50M的数据会被存储起来。差分Delta一般用于基于广域网的备份系统，它可以最大程度地利用带宽，从而减少备份窗口的工作时间。

⑺ Java 插入排序 删除重复值算法

可以遍历两次到方式阿，已经有序了则重复的数据一定相邻，
第一次遍历将重复的数据置空，再遍历一次将空的数据用后面非空数据填充就可以了。这样数据就只移动一次了

⑻ 去除数组中重复元素的算法(vb)

比较法
伪代码
for i = 1 to n
for j = 2 to n-1
if a(i)=a(j) then
去掉a(j)
next j
next i

⑼ 去掉一个数组里的重复元素，有没有很高效的算法

public static String[] get() {
String[] ss = {"a", "b", "a", "c", "b", "d", "c", "g"};
int len = ss.length;
int marklen = len;
for (int i = 0; i < len; i++) {
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
if(ss[i] != null && ss[i].equals(ss[j])) {
ss[j] = null;
marklen = marklen - 1;
}
}
}

String[] ssStrings = new String[marklen];
int j = 0;
for (int i = 0; i < ss.length; i++) {
if(ss[i] != null) {
ssStrings[j] = ss[i];
j = j + 1;
}
}
return ssStrings;
}

其他数组同理

⑽ 如何去除一个数组中所有重复的数据项

php的话自带 array_unique()方法可以做到，如果是需要自己写一个算法的话，步骤就是不断的判断值的差是否为0，为零就直接把重复的去除，用冒泡排序的想法来做这个算法就行了