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【golang】海量数据去重-布隆过滤器

在做域名爆破中go语言数据去重，遇到go语言数据去重了把一个300Ggo语言数据去重的子域名json文件进行去重，一开始是考虑使用字典进行去重，但是数据量大了，会造成内存泄露。看网上资料介绍了一种方案，就是使用布隆过滤器。

布隆过滤器是一种数据结构，概率型数据结构，特定是高效插入和查询，可以用来告诉你“某一值一定不存在或者kennel存在”。

相比于传统go语言数据去重的map、set等数据结构，占用空间更少，但其返回结果是概率型的，不确定。

布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hash1、hash2、hash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。布隆过滤器有一个误判率，误判率越低，数组越长，所在空间越大，误判率越高，数组越小，所占空间越小。

这里贴上一个技术大牛的博客地址，里面对布隆过滤器用法以及在redis里面处理缓存穿透问题的详细介绍。

Go语言数组去重

在使用Go语言的时候，碰到了需要对数组进行去重操作的问题。Java语言有Set集合这个数据结构，可以很方便的将数组转为集合，但是Go语言没有Set，如果仅仅是因为去重操作就手动实现一个Set太繁琐了。可以根据Go语言中的map的特性来简单实现一下

这个是对字符串数组去重操作。可以根据需要的类型稍作修改即可。需要注意的是只支持可以作为map键的结构进行去重！

golang 数组去重去空怎么实现比较高效

一种高效算法go语言数据去重的大概思想go语言数据去重：

设置一个循环用来遍历数组go语言数据去重，一个慢一步，，一个快一步，当到go语言数据去重了数组末尾或者快go语言数据去重的与慢的下标对应的元素相等就退出，，退出循环后再检测“快的与慢的下标对应的元素相等”这一条件，如果是就说明有重复元素。否则没有。

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