基于AVL树的重复数据消除技术

合集下载

平衡二叉树在生物数据管理中的应用

平衡二叉树在生物数据管理中的应用生物数据管理是现代生命科学中最重要的一个领域之一，它包含了大量的数据的收集、存储、处理和分析，为生命科学研究提供了重要的支撑和工具。

然而，由于生物学的复杂性和数据的庞大性，生物数据管理常常遇到数据存储和查找效率低下的问题。

此时，平衡二叉树这种数据结构就显得尤为重要。

一、平衡二叉树的概念平衡二叉树，也叫AVL树，是一种特殊的二叉树，它具有以下的特点：1、根节点有左、右两个子树。

2、每个节点都有一个平衡因子，一般是左子树的高度减去右子树的高度，或者相反。

3、任何节点的平衡因子绝对值不超过1。

4、本身是一棵二叉搜索树。

由于二叉搜索树具有自动排序的功能，平衡二叉树可以在保持搜索性质的前提下，优化数据的存储和查找效率。

在生物数据管理中，平衡二叉树特别适用于需要频繁插入、删除和查找的数据管理情景中。

二、平衡二叉树在基因组数据分析中的应用基因组数据分析是生物数据管理最重要的一个分支，其主要的任务是探寻基因与表型之间的关系，寻找生命本质的规律。

在大量基因组数据管理中，平衡二叉树的应用尤为显著。

以下分别介绍平衡二叉树在基因组数据管理中的三个应用场景。

1、基于平衡二叉树的基因数据索引在基因组数据管理中，基因序列的索引是非常重要的，常见的基因索引方式有散列表和基于平衡二叉树的索引。

相较于散列表，平衡二叉树可以自动排序，保证基因序列的有序性。

同时，基于平衡二叉树的索引查询效率更高，插入和删除也更加方便。

基于平衡二叉树的基因数据索引在生物数据管理中广泛应用，大大加快了生物学数据分析的速度和效率。

2、基于平衡二叉树的遗传多态性分析遗传多态性分析是研究个体间的基因差异和变异的重要手段，通过遗传多态性分析可以预测基因与表型之间的相关性，在生物医药研究和诊断方面有着广泛的应用。

基于平衡二叉树的遗传多态性分析通过平衡二叉树的搜索功能，可以非常方便地查询和筛选不同生物样本中的相似性和差异性，从而预测基因的表型效应。

数据处理中的重复数据处理方法(七)

数据处理中的重复数据处理方法引言：在现如今的信息爆炸时代，海量的数据给我们提供了丰富的资源，但同时也对数据处理提出了更高的要求。

在处理数据的过程中，重复数据是我们经常遇到的一个问题。

重复数据不仅占用存储空间，还会对数据分析结果造成不准确的影响。

因此，本文将探讨数据处理中的重复数据处理方法。

一、数据去重技术数据去重是指将重复的数据从数据集中识别并删除，以减少数据冗余。

常见的数据去重技术有以下几种：1. 基于哈希算法的去重法哈希算法是一种常见的数据处理技术，通过将数据映射到唯一的哈希值来进行去重。

在去重的过程中，可以将数据集中每个数据通过哈希函数映射为一个唯一的哈希值，并将哈希值进行比较，相同的哈希值表示存在重复数据。

然后可以根据具体需求删除或保留其中的一个数据。

2. 基于排序的去重法基于排序的去重法是通过对数据集进行排序，然后比较相邻数据之间是否存在重复来进行去重。

当数据集有序时，相同的数据会被排列在一起，便于进行重复数据的识别和删除。

这种方法适用于数据集较小的情况，但对于大规模数据集则会消耗较长的计算时间。

3. 基于索引的去重法基于索引的去重法是利用数据库索引结构的特性进行去重。

首先，可以为数据集中的每个数据构建索引，然后通过索引进行数据的查找和比较。

当存在重复数据时，通过索引可以快速定位到重复数据的位置，然后进行删除或保留。

二、重复数据处理的应用场景重复数据处理不仅在数据清洗和数据分析中常用，还在不同领域的应用中发挥着重要作用。

以下是几个重复数据处理的典型应用场景：1. 金融领域：在金融风控中，需要对用户申请的贷款信息进行处理和分析。

重复数据的存在可能导致贷款申请的统计结果产生偏差，因此，在进行贷款申请风险评估时，需要对重复数据进行处理，以确保评估结果的准确性。

2. 媒体领域：在新闻报道中，重复数据会影响新闻的权威性和可信度。

因此，在进行新闻报道时，需要对已有的报道进行去重处理，以保证新闻的独立性和准确性。

平衡二叉树(AVL)的查找、插入和删除

平衡二叉树（AVL）查找、插入和删除小组成员：陈静101070009陈丹璐101070006陈娇101070008目录平衡二叉树（AVL） (1)查找、插入和删除 (1)问题描述 (2)设计说明 (3)（一）ADT (3)（二）算法思想 (5)（三）数据结构 (12)（四）程序结构与流程 (13)运行平台及开发工具 (15)I/O格式 (15)算法复杂度分析 (18)源代码 (18)小结 (37)问题描述利用平衡二叉树实现一个动态查找表。

（1）实现动态查找表的三种基本功能：查找、插入和删除。

（2）初始时，平衡二叉树为空树，操作界面给出创建、查找、插入和删除和退出五种操作供选择。

每种操作均要提示输入关键字。

创建时，根据提示输入数据，以-1为输入数据的结束标志，若输入数据重复，则给出已存在相同关键字的提示，并不将其插入到二叉树中。

在查找时，如果查找的关键字不存在，则显示不存在查找的关键字，若存在则显示存在要查找的关键字。

插入时首先检验原二叉树中是否已存在相同第3 页共38 页- 3 -的关键字，若没有则进行插入并输出二叉树，若有则给出已有相同关键字的提醒。

删除时首先检验原二叉树中是否存在要删除的关键字，若有则进行删除后并输出二叉树，若没有则给出不存在要删除的关键字的提醒。

（3）平衡二叉树的显示采用中序遍历的方法输出，还可以根据输出数据是否有序验证对平衡二叉树的操作是否正确。

设计说明（一）ADTADT BalancedBinaryTree{数据对象D：D是具有相同特性的数据元素的集合。

各个数据元素均含有类型相同，可唯一标志的数据元素的关键字。

数据关系R：数据元素同属一个集合。

基本操作P：void R_Rotate(BSTree &p);初始条件：二叉树存在，且关键字插入到以*p为根的二叉树的左子树的左孩子上；操作结果：对以*p为根的二叉排序树作右旋处理void L_Rotate(BSTree &p);初始条件：二叉树存在，且关键字插入到以*p为根的二叉树的右子树的右孩子上；操作结果：对以*p为根的二叉排序树作左旋处理void LeftBalance(BSTree &T);初始条件：二叉树存在，且关键字插入到T所指节点为根的二叉树的左子树的右孩子上；操作结果：对以指针T所指结点为根的二叉树作左平衡旋转处理void RightBalance(BSTree &T);初始条件：二叉树存在，且关键字插入到T所指节点为根的二叉树的右子树的左孩子上；操作结果：对以指针T所指结点为根的二叉树作右平衡旋转处理bool InsertAVL(BSTree &T,int e,bool &taller);初始条件：T存在，且e与二叉树的原有关键字不同；操作结果：插入结点e平且平衡化；bool SearchBST(BSTree &T,int key);初始条件：T存在且元素key与某关键字相同；操作结果：查找元素key是否在树Ｔ中void PrintBST(BSTree T);初始条件：T存在操作结果：按中序遍历输出二叉树的元素void CreatBST(BSTree &T);初始条件：T为空操作结果：创建平衡二叉树,(注意:以输入-1为二叉树建立的结束)void LeftBalance_div(BSTree &p,int &shorter);初始条件：T存在操作结果：删除结点时左平衡旋转处理void RightBalance_div(BSTree &p,int &shorter);初始条件：T存在操作结果：删除结点时右平衡旋转处理void Delete(BSTree q,BSTree &r,int &shorter);初始条件：T存在且节点删除成功操作结果：删除结点int DeleteAVL(BSTree &p,int x,int &shorter);初始条件：操作结果：平衡二叉树的删除操作} ADT BalancedBinaryTree（二）算法思想1、查找在根指针T所指二叉排序树中递归地查找某关键字等于key的数据元素，若查找成功，则返回指向该数据元素结点的指针,否则返回空指针。

重复数据消除技术介绍

重复数据消除技术介绍
为了提高大数据的有效性，去重是一种必要的步骤。

去重技术是一种
从数据集中去掉一些重复项的技术，它的目的是减少数据集中重复出现的项。

去重技术可以有效地缩减数据量，从而提高大数据处理的效率。

去重技术分为基于Hash算法和基于比较算法两大类，其中基于Hash
算法是将具有相同包含特征值的记录哈希到相同的索引位置，然后比较每
个索引位置的记录数。

如果记录数大于1，则表示该索引位置存在重复项，需要将其删除；如果记录数等于1，则表示该索引位置不存在重复项，可
以保留。

相对而言，基于比较算法是将数据集的每一条记录分别与其他记
录进行比较，如果出现相同的特征值，则说明存在重复项，需要将其删除。

去重技术可以有效地缩减大数据集的存储空间和处理时间，因此已经
得到广泛应用。

举例来说，在一些需要存储海量数据的环境中，去重技术
可以有效减少存储空间以及减少读取和处理所需的时间。

此外，在需要找
出有效数据的环境中，去重技术也可以有效筛选有效数据，从而提高数据
处理效率。

另外，去重技术在数据挖掘过程中也得到了广泛的应用，它可以有效
地清除冗余数据。

基于选择调整算法的AVL树快速增删算法的研究与实现

平衡因子均为０因此，可以确信：调整后的子树是平衡，的，如图４示。所
维普资讯
术交流
一
ｎ２０
’
（、，）
、－・，’
ｐＩ
一
ｐ３
ｆ）、—
ｏｏ
（） “ ” ｄ＞型失衡．
（）ｂ（２）０ｆ１＜，ｂ（２）０ｆ１＞２ｆ０＞且ｂ（）０ｆ０＜且ｂ（）０ｐｐｐｐ同理可得该情况下的结点平衡因子更新策略：先按第一种情况，ｌａ的规则初步确定新平衡因子，再根据第￣）ｐ
ｌ中
Ｉ
：
பைடு நூலகம்
一ｆ一乏～Ｊ胁一
Ｐｌ３
一
０时，不做调整。失衡子树的高度减少１。（）ｆ２）０３ｂ（０＝ｐ
Ｐｏ３
～～一
一
、
我们先视为：ｐ１３子树 “ 去掉”一层高度，ｌｂ（２）￣ｆ０ｐｐ变为１１与ｂ（１同号，按 “” 或 “＼” 失衡类型进或一且ｆ）ｐ，行结构调整和初步确定平衡因子。再看作ｐ１３子树上 “ 填
、、ｊ
’
（
’、
、～一，－
、、ｊ
，，
除；如果该结点为单枝结点，以其孩子结点代替其位置，然后删除；如果该结点为双枝结点．则如果其平衡因子
、、
～
一，－
，
图４ “０，”和 “０＼”型初步调整后再在ｐ１３子树增加一

AVL解决方案

AVL解决方案概述：AVL解决方案是一种用于优化和改进车辆性能的技术。

该解决方案通过使用AVL（Adaptive Vehicle Language）算法，对车辆的动力系统进行优化和调整，以提高燃油效率、降低排放，同时提高车辆性能和驾驶体验。

本文将详细介绍AVL解决方案的原理、应用和优势。

1. 原理：AVL解决方案基于AVL算法，该算法通过对车辆的动力系统进行实时监测和控制，以达到最佳的燃油效率和性能。

具体原理如下：- 数据采集：通过车辆上安装的传感器，实时采集车辆的各种参数，如发动机转速、车速、油耗、排气温度等。

- 数据分析：将采集到的数据传输到车辆控制单元（ECU）中，使用AVL算法对数据进行分析和处理。

- 策略优化：根据分析结果，调整发动机的工作参数，如燃油喷射量、点火时机等，以优化燃烧效率和动力输出。

- 实时控制：根据优化后的策略，控制发动机的工作状态，以实现最佳的燃油效率和性能。

2. 应用：AVL解决方案广泛应用于各种类型的车辆，包括乘用车、商用车、公交车等。

它可以适应不同的发动机类型和车辆配置，并通过优化发动机的工作参数，提高燃油效率和性能。

具体应用场景如下：- 乘用车：AVL解决方案可以提高乘用车的燃油经济性，减少燃油消耗和排放，同时提高驾驶体验和动力输出。

- 商用车：对于商用车辆，AVL解决方案可以降低运营成本，提高运输效率，延长发动机寿命。

- 公交车：AVL解决方案可以优化公交车的运行效率，减少能源消耗，提高公交服务质量。

3. 优势：AVL解决方案具有以下优势：- 提高燃油效率：通过优化发动机工作参数，AVL解决方案可以显著提高燃油效率，降低燃油消耗和运营成本。

- 减少排放：优化燃烧过程可以减少尾气排放，满足环保要求，降低对环境的影响。

- 提高性能：AVL解决方案可以提高车辆的动力输出和加速性能，提升驾驶体验。

- 实时监测和控制：AVL解决方案可以实时监测车辆的工作状态，并根据实时数据进行动态调整，以适应不同的驾驶条件和需求。

重复数据删除的工作原理

重复数据删除的工作原理重复数据删除是一种数据处理方法，用于从数据集中删除重复的数据记录。

在数据分析和数据清洗的过程中，重复数据是一个常见的问题。

重复数据可能来自于多个渠道，例如不同渠道收集的数据、数据导入导出时的错误、数据存储的重复等。

重复数据除了占用存储空间外，还可能影响分析结果的准确性和可靠性。

因此，重复数据的删除是数据预处理的重要一步。

首先，识别重复数据。

识别重复数据的方法有多种，常用的方法包括基于唯一标识，基于特征相似度和基于数据结构。

基于唯一标识的方法是通过判断数据记录是否具有唯一的标识来识别重复数据。

例如，对于关系型数据库，可以通过主键或唯一键来判断数据记录是否重复。

如果两条数据记录具有相同的主键或唯一键，就可以判断它们是重复的。

基于数据结构的方法是通过构建数据结构来识别重复数据。

例如，在图数据处理中，可以构建图数据结构，然后通过遍历图的节点和边来识别重复数据。

识别重复数据的方法选择与具体应用场景相关，需要结合数据的特点和需求来选择合适的方法。

例如，如果数据集规模较小，可以使用简单的基于唯一标识的方法；如果数据集包含文本数据，可以使用基于特征相似度的方法；如果数据集是图数据，可以使用基于数据结构的方法。

接下来，删除重复数据。

删除重复数据的方法也有多种，常用的方法包括删除冗余记录和合并重复记录。

删除冗余记录是指直接删除重复数据记录。

例如，在关系型数据库中，可以使用DELETE语句来删除具有相同主键或唯一键的数据记录。

合并重复记录是指把重复的数据记录合并成一条记录。

这通常需要对数据进行一些数据处理和转换。

例如，在文本数据处理中，可以把两个文本的内容合并成一个文本；在图数据处理中，可以把两个节点合并成一个节点。

删除重复数据的方法选择与具体应用场景和需求相关。

例如，如果数据集规模较小，可以直接删除冗余记录；如果数据集包含大量重复数据但又不希望丢失信息，可以使用合并重复记录的方法。

重复数据删除的工作原理的具体实现与具体的数据处理工具和编程语言相关。

重复数据删除的工作原理

重复数据删除的工作原理作者：杨涛就在几年前，一提起备份大家就自然而然地想到磁带，但是在数据量爆炸式增长的今天，磁带技术由于其性能以及可靠性方面的固有缺陷变得越来越不能满足不断变化的业务需求，加之磁盘设备价格的下降，所以有越来越多的用户采用磁盘备份的解决方案。

但这在解决了性能和可靠性问题的同时又引入了新的问题——磁盘不能够象磁盘那样离线保存，不可能无限制的扩充容量，而用户数据增长的趋势却是无限的，并且由于其不能离线保存也导致了远程容灾数据的传送需要占用大量的带宽，这些都在经济上给用户造成了极大的压力。

那么有没有办法来缓解甚至解决这种磁盘容量的有限性和数据增长的无限性造成的矛盾呢？答案是“重复数据删除（Data de-duplication）”技术。

“重复数据删除”也称为“单实例存储（Single Instance Repository，简称SIR）”或者容量优化（Capacity Optimization），顾名思义，其根本作用是消减存储中的重复数据，以使任何一份数据只保存一份实例，达到充分利用存储空间的目的。

它是近年存储领域涌现出来的一门新兴技术，各大竞争厂商都生成其重复删除比可以达到1:20 左右甚至更高，被专家誉为是一种“将会改写存储行业的经济规则”的技术。

然而在实际和用户的接触中，大多数用户对该技术还存在许多疑问，诸如：“和增量备份有何区别”、“会不会造成数据损害”、“会不会影响备份性能”等等。

所以，在这里我们就详细探讨一下重复数据删除的工作原理。

首先，“重复数据删除”和“增量备份”是完全不同的概念。

“增量备份”是指只备份变化的文件；“重复数据删除”则是指只备份不重复的数据。

举个简单的例子说明它们的区别：比如有一个文件型数据库Access的文件finance..mdb ，如果向该库中新插入了几笔记录，那么则意味着该文件发生了变动。

当采用增量备份时会检查该文件的标志位，并将该文件整个重新备份；而如果使用“重复数据删除”技术，则只会备份新插入记录的数据。

avl方案介绍

avl方案1. 引言AVL树是一种自平衡二叉查找树，它在操作过程中保持树的高度平衡，从而保证了各种基本操作的时间复杂度为O(log n)。

本文将介绍AVL树的原理、实现方法以及应用场景。

2. AVL树的原理AVL树是由G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis在1962年提出的，它的名称取自于他们的名字的首字母。

AVL树的特点是每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1，即保证了树的高度平衡。

AVL树的插入和删除操作会导致树的失衡，为了维持树的平衡，AVL树使用了旋转操作。

旋转操作主要包括左旋和右旋，通过重新调整子树的结构来使得树重新达到平衡。

3. 实现AVL树实现AVL树可以采用递归或迭代的方式，这里以递归方式为例进行说明。

3.1 AVL树节点定义首先需要定义AVL树的节点结构，一个简单的AVL树节点可以包括以下几个字段：class AVLNode:def__init__(self, key):self.key = keyself.left =Noneself.right =Noneself.height =1其中，key字段用于存储节点的键值，left和right字段分别指向节点的左子树和右子树，height字段表示节点的高度。

3.2 AVL树的插入操作AVL树的插入操作分为以下几个步骤：1.找到插入位置，若树为空，则直接插入新节点。

2.根据插入节点的键值与当前节点的键值进行比较，决定向左子树或右子树递归插入。

行旋转操作。

4.若当前节点失衡，根据失衡情况选择合适的旋转操作进行平衡调整。

下面是插入操作的递归实现代码：def insert(root, key):if not root:return AVLNode(key)elif key < root.key:root.left = insert(root.left, key)else:root.right = insert(root.right, key)root.height =1+ max(get_height(root.left), get_height(root.right)) balance = get_balance(root)# 左旋if balance >1and key < root.left.key:return rotate_right(root)# 右旋if balance <-1and key > root.right.key:return rotate_left(root)# 左右旋if balance >1and key > root.left.key:root.left = rotate_left(root.left)return rotate_right(root)# 右左旋if balance <-1and key < root.right.key:root.right = rotate_right(root.right)return rotate_left(root)return root3.3 AVL树的删除操作AVL树的删除操作也需要进行树的平衡调整，它分为以下几个步骤：1.找到待删除的节点。

ExaGrid 重删技术方法论

尽可能缩短备份窗口
ExaGrid 字节级重复数据删除和块级重复数据删除之间最主要的区别在于实际重复数据程序触发的时间。ExaGrid 字节级重复数据删除是在备份被写入磁盘后进行重删处理（后处理模式）。这种处理方式可以保证尽可能提高备份性能和最小化备份窗口。为实现这个目标，ExaGrid 系统中添加了足够的磁盘空间保证每夜备份。数据备份后，根本就看不出已经进行了重复数据删除。大多数的块级重复数据删除是在线数据处理，即备份被写入磁盘时开始执行重复数据删除。磁盘接受数据时，在线处理程序必须执行一系列的操作，来判断哪些数据是独特的哪些数据是冗余的。虽然块级重删实现方式有很多种，但是大多数将把数据已 8K 大小进行切割，对每一个切割后的数据库块进行哈希运算，得出的哈希值。根据得到的哈希值重删进程判断是存储指针还是存储这个 8K 的新数据块。这些算法可以通过一些措施进行优化，数据流入基于磁盘的备份系统时如果什么办法都不采取，速度是没办法加快的。 Page 3
Page 2
概述
尽管重复数据删除技术已有多年历史，但是最近基于磁盘存储的备份市场又重新对重复数据删除技术燃起了兴趣，考虑其价值。重复数据删除使得磁盘成为一个可以长期保存数据的备份介质—其成本和磁带系统相持平或是比磁带系统成本更低。基于磁盘的备份系统主要应用两种重复数据删除方法：字节级重复数据删除—-随时间比较不同的数据版本，在字节级进行对比并且只存储变化的部分；块级重复数据删除—-数据被写入磁盘时读取数据，在数据块级别进行对比只保存有变化的块；
与其他技术一样，每一种重复数据删除模型都有其最合适的应用领域，对于基于磁盘的备份系统，ExaGrid 字节级重复数据删除是最好的选择，相对于块级重复数据删除，字节级重复数据删除有几项更重要的优势。本书讨论的是在基于磁盘的备份系统中，ExaGrid 字节级重复数据删除优于块级重复数据删除的 4 个主要原因，ExaGrid 字节级重复数据删除能取得以下成果： Post-cost 后处理模式使备份窗口尽可能最短；保持最新的完整备份，实现即时数据恢复；特定备份应用程序最优化，内容感知；升级扩容至更大数据容量，避免哈希表限制；

基于神经网络的数据去重技术

基于神经网络的数据去重技术随着互联网和计算机技术的不断发展，我们的生活中越来越离不开数据。

但是，随着数据量的增大，我们也面临了越来越大的数据去重的问题。

数据去重是指将重复的数据进行筛选与删除，保证数据的准确性和一致性。

而传统的数据去重方法对于大规模数据处理来说效率低下，无法满足日益增长的数据需求。

因此，基于神经网络的数据去重技术应运而生。

一、什么是神经网络神经网络是模拟人脑神经系统的一种人工智能技术。

它由大量互相连接的简单相似的节点（神经元）组成，通过模拟神经元之间的信息交互和权值调整，最终实现复杂的决策功能。

在数据去重中，神经网络可以通过训练学习重复数据的特征，从而识别相同的数据并进行删除。

二、使用神经网络进行数据去重的流程1.数据预处理首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、分词等操作。

这些操作可以提高神经网络的处理效率和准确度。

2.构建神经网络构建一个合理的神经网络对于数据去重的成功至关重要。

从选择合适的算法到确定神经元的数目等都需要仔细考虑。

3.训练神经网络接着需要使用大量的样本数据对神经网络进行训练。

在训练过程中，神经网络会自动提取出其中的特征，从而实现对重复数据的识别。

4.部署和调试训练完成后，需要对神经网络进行部署和调试，并对处理效率和准确率进行测试。

三、神经网络在数据去重中的优势1.高准确度基于神经网络的数据去重技术可以对数据进行精确匹配，实现高准确度的去重。

2.高效率神经网络可以并行处理大量数据，速度极快，这大大提高了数据去重的效率和处理速度。

3.自适应性神经网络具有良好的自适应性，能够自动识别并适应数据的变化，在发生变化时不需要重新训练模型，而能够自动适应新的数据。

四、神经网络在实际应用中的案例一项基于卷积神经网络的去重技术被应用于对于GPS轨迹数据的去重。

该技术可以准确地筛选出重复的数据，提高数据的准确性和一致性。

另外，该技术还能够利用神经网络的特性自适应地处理新的数据，提高数据处理的效率和精度。

动平衡双面去重操作方法

动平衡双面去重操作方法
动平衡双面去重操作方法是一种基于平衡二叉树的去重算法，主要用于去除数据中重复的元素。

该算法主要分为两个步骤：
1. 将重复元素插入到平衡二叉树中，并维护平衡二叉树的性质；
2. 遍历整个数据集合，检查每个元素是否在平衡二叉树中存在，如果存在则将其从数据集合中移除。

这里采用的是动态平衡二叉树，也称为AVL树。

在插入元素时，AVL树会自动调整节点以保持平衡。

AVL树的平衡条件是每个节点左右子树的高度差不超过1，因此插入元素时需要对节点进行旋转操作以维护平衡。

当遍历数据集时，只要在AVL树中找到了该元素，就将其从数据集中移除。

由于AVL树是平衡二叉树，所以在查找元素时具有较快的查询速度，从而能够快速去除重复元素。

云计算技术与应用专业《重复数据消除》

4
重复数据消除实施 – 基于目标的
• 数据在目标位置进行重复数据消
除
线内
处理后
• 从重复数据消除过程中卸载备
份客户端
• 所有备份数据都会遍历网络
数据集
在目标位置执行重复数据消除
存储网络
备份客户端
备份设备
EMC 认证专家
第五页，共八页。
5
重复数据消除 – 主要优势
• 降低了根底架构本钱 • 通过消除冗余数据，容纳备份映像所需的存储更少 • 实现更长时间的保存 • 减少了每日备份的冗余内容量，因此，用户可以扩展其保
存策略
• 缩短备份时段 • 要备份的数据更少，这将缩短备份时段 • 减少了备份带宽需求 • 基于源的重复数据消除可在通过网络发送冗余数据之前消
除冗余数据
EMC 认证专家
第六页，共八页。
6
使用情形：远程办公室/分支办公室备份
• 跨多个位置保护企业分支和远程办公室的数据对企业而
言至关重要
• 将远程办公室的数据备份到集中化的数据中心受到限制，
第三页，共八页。
3
重复数据消除实施 – 基于源的
• 数据在源位置进行重复数据消除
〔备份客பைடு நூலகம்端〕
• 备份客户端仅通过网络发送新
的唯一段
• 存储容量和网络带宽需求减少
• 备份客户端的开销增加
在源位置执行重复数据消除
数据集
A
备份客户端
存储网络
备份设备
A 重复数据消除代理
EMC 认证专家
第四页，共八页。
EMC 认证专家
第二页，共八页。
2
重复数据消除方法
• 文件级重复数据消除〔单实例存储〕 • 检测并删除相同文件的冗余拷贝 • 存储文件后，对同一文件的其他所有引用都将引用原始

基于改进的AVL树的重复键值倒排索引的建立、使...

小刘如果散列表充满，则申请新的空间
H(姓名) H(姓名)+M
小李小赵
Hash空

这样，对于所有的检索，时间代价都被缩短到了常数量级，不等概率检索的问题也就不存在了。 Hash表对于插入和删除操作也是相当方便的，只是需要的内存空间比较大。 AVL树、倒排索引、hash表的结合使得我们对含有关键码的记录的维护变得简单易行： AVL树：记录的组织、排序 Hash表：单个元素查询倒排索引：逻辑查询，其他应用
程序整体结构和思想
所用数据结构

//存储学生记录信息的结构体 typedef struct { int ID; //学号 char * name;//姓名 int score1; //成绩 int score2; float ave; }Student; typedef struct Student * PStudent; //每条记录的格式：ID 姓名成绩1 成绩2 平均分 //用顺序结构存储源文件中的记录信息 struct SeqList { int num; int MAXNUM; Student *element; } typedef struct SeqList * PSeqList;
算法介绍与代价分析

1、由源文件拷贝数据至顺序结构中 2、倒排索引（AVL树）的插入算法 3、倒排索引（AVL树）的删除算法 4、倒排索引的建立算法 5、导出倒排文件的算法 6、访问算法（完全查询、存在查询、统计查询、逻辑查询） 7、修改算法

1、由源文件拷贝数据至顺序结构中 PSeqList ConvertFile (FILE *a); 算法思路：先生成一个SeqList结构，在第一个Student 结构中存储相应的信息。当文件没有结束且遇到’\n’（或其他特定的标志）时，生成一个新的Student结构，并存储相应的信息。代价分析：时间代价：O(n) 空间代价：O(n)

C平衡二叉树（AVL）创建和删除

C平衡⼆叉树（AVL）创建和删除 AVL是最先发明的⾃平衡⼆叉查找树算法。

在AVL中任何节点的两个⼉⼦⼦树的⾼度最⼤差别为⼀，所以它也被称为⾼度平衡树，n个结点的AVL树最⼤深度约1.44log2n。

查找、插⼊和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。

增加和删除可能需要通过⼀次或多次树旋转来重新平衡这个树。

定义⽤LH，EH，RH分别表⽰左⼦树⾼，等⾼，右⼦树⾼，即平衡因⼦1、0、-1#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <stdbool.h>#define LH 1 // 左⾼#define EH 0 // 等⾼#define RH -1 // 右⾼typedef struct TreeNode{int data;int bf;struct TreeNode *left, *right;}TreeNode; 旋转处理左旋和右旋，记住“左逆右顺”就可以/************************************************* 对以*p为根的⼆叉排序树作右旋处理，处理之后p指向新的树根结点，* A B* / / \* B 旋转后变为 C A* / \ /* C D D* 即旋转处理之前的左⼦树的结点。

************************************************/void r_rotate(TreeNode **p){TreeNode *l = (*p)->left;(*p)->left = l->right;l->right = (*p);*p = l;}/************************************************* 对以*p为根的⼆叉排序树作左旋处理，处理之后p指向新的树根结点，* A B* \ / \* B 旋转后变为 A D* / \ \* C D C* 即旋转处理之前的右⼦树的结点。

重复数据删除技术的发展及应用

重复数据删除技术的发展及应用摘要：重复数据删除技术包括相同数据重复数据删除技术和相似数据重复数据删除技术。

相同数据重复数据删除技术主要有：相同文件重复数据删除技术、固定长度分块的重复数据删除技术、基于内容分块(CDC)的重复数据删除技术、基于滑动块的重复数据删除技术和基于数据特征的重复数据消除算法等。

重复数据删除技术适合应用于数据备份系统、归档存储系统、远程灾备系统等场合。

关键词：重复数据删除；存储；智能压缩Abstract:Data de-duplication technology can be used to de-duplicate instances of the same data or similar data. Same data de-duplication includes de-duplication of fixed-length blocks, Content Defined Chunking (CDC), sliding blocks, and characteristic-based elimination of duplicate data algorithm. This technology is especially applicable in data backup systems, archival storage systems, and remote disaster recovery systems.Key words:data de-duplication; storage; intelligent compression重复数据删除也称为智能压缩或单一实例存储，是一种可自动搜索重复数据，将相同数据只保留唯一的一个副本，并使用指向单一副本的指针替换掉其他重复副本，以达到消除冗余数据、降低存储容量需求的存储技术。

本文首先从不同角度介绍重复数据删除技术的分类，然后分别介绍相同数据重复数据删除技术和相似数据重复数据删除技术，并介绍重复数据消除的性能提升方法，最后分析重复数据技术的应用场景。

AVL树的插入和删除

AVL树的插⼊和删除⼀、AVL 树在计算机科学中，AVL树是最早被发明的⾃平衡⼆叉查找树。

在AVL树中，任⼀节点对应的两棵⼦树的最⼤⾼度差为 1，因此它也被称为⾼度平衡树。

查找、插⼊和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是 O(log(n))。

插⼊和删除元素的操作则可能需要借由⼀次或多次树旋转，以实现树的重新平衡。

节点的平衡因⼦是它的左⼦树的⾼度减去它的右⼦树的⾼度（有时相反）。

带有平衡因⼦ 1、0 或 -1 的节点被认为是平衡的。

带有平衡因⼦ -2 或 2 的节点被认为是不平衡的，并需要重新平衡这个树。

平衡因⼦可以直接存储在每个节点中，或从可能存储在节点中的⼦树⾼度计算出来。

⼤多数 BST 操作（例如，搜索，最⼤，最⼩，插⼊，删除等）花费 O(h) 时间，其中 h 是 BST 的⾼度。

对于偏斜的⼆叉树，这些操作的成本可能变为O(n)。

如果确保每次插⼊和删除后树的⾼度都保持 O(log2n)，则可以保证所有这些操作的 O(log2n)上限。

AVL树的⾼度始终为 O(log2n)，其中 n 是树中的节点数。

⼆、AVL 树的旋转 AVL 树在普通的插⼊和删除节点时都会使得树失去平衡，这时我们需要⼀些操作来把树恢复平衡，这些操作叫做AVL树的旋转，分为左旋和右旋。

T1，T2 和 T3 是树 y(左边) 或 x(右边) 的⼦树：y x/ \ Right Rotation / \x T3 - - - - - - - > T1 y/ \ < - - - - - - - / \T1 T2 Left Rotation T2 T3 以上两个树中的键都遵循以下顺序（⼆叉查找树的性质）： keys(T1) < key(x) < keys(T2) < key(y) < keys(T3)。

1/**2 * 右旋转以y为根的⼦树3 *4 * @param y5 * @return6*/7private Node rightRoate(Node y) {8 Node x = y.left;9 Node T2 = x.right;1011/* 执⾏旋转 */12 x.right = y;13 y.left = T2;1415/* 更新⾼度 */16 y.height = max(height(y.left), height(y.right)) + 1;17 x.height = max(height(x.left), height(x.right)) + 1;1819return x;20 }2122/**23 * 左旋转以x为根的⼦树24 *25 * @param x26 * @return27*/28private Node leftRoate(Node x) {29 Node y = x.right;30 Node T2 = y.left;3132/* 执⾏旋转 */33 y.left = x;34 x.right = T2;3536/* 更新⾼度 */37 x.height = max(height(x.left), height(x.right)) + 1;38 y.height = max(height(y.left), height(y.right)) + 1;3940return y;41 }三、AVL 树的插⼊操作插⼊要遵循的步骤：新插⼊的节点为 w 2）从 w 开始，向上移动并找到第⼀个不平衡节点。

一体化容灾技术体系之重复数据删除

深入爱数一体化容灾技术体系——重复数据删除从棋盘上的麦粒到大数据时代相信许多人都听过这样一个故事：舍罕王打算奖赏国际象棋的发明人——宰相西萨.班.达伊尔。

国王问他想要什么，他对国王说：“陛下，请你在棋盘的第1个小格里，赏给我一粒麦子，在第2个小格里给2粒，第3个小格给4粒，以后每一小格都比前一小格加一倍，直到摆满全部的64格。

您就把这些麦子赏给我吧！”国王觉得这要求太容易满足了，就命令给他这些麦粒。

但是当人们搬来一袋一袋的麦子开始计数时，国王才发现：就是把全国甚至全世界的麦粒全拿来，也满足不了那位宰相的要求。

事实上，人们估计，全世界两千年内生产的全部麦子可能也没有那么多！笔者之所以想到这个故事，是认为故事里的情景和大数据时代颇有相似之处——当世界上第一台计算机诞生，从此信息和数据从纸张记录、人工计算演化到电子记录、机器计算时，就好像故事里棋盘上麦粒刚刚被摆放了两三格。

人们此时的观点和国王是一样的：即使摆满了棋盘，麦子也不会有多少。

但是渐渐地，人们发现棋盘上麦子的数量要远远超过预期，全世界的数据竟然会达到这样一种规模——据IDC预计，到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。

全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。

大数据时代企业备份容灾面临的压力也许有人认为这只是一个全球性的大背景，具体到企业或者个人上，大数据也许没有那样明显的体现。

然而，事实真的是这样吗？就个人来说，相信大家都有这样的经历：电脑明明已经有了几百G的硬盘，然而却总是嫌空间不够，需要在精挑细选下载的电影、电视、游戏、资料中再精挑细选一遍，忍痛删除一些，然后放入新的数据。

就企业来说，也许前几年CIO们的重点还在如何挑选服务器上，在性能、价格上面反复考量。

但是渐渐地，问题似乎不再是如何选择服务器，而是如何应对数据的爆炸式增长，如何规划存储，如何保护数据。

数据是企业最为宝贵的财产，备份是最为常见的保护数据的方法。

然而前面已经说到，数据的增长已经为企业的存储带来了极大的压力，更何况要不断地把这些数据备份……笔者不禁在头脑中再次浮现出开篇故事的场景：棋盘里不断成倍增长的麦子。