第三次寒假做業

學習視頻課程

• 視頻課程筆記

實驗題

熱身題

思路：

• 安裝Vmware
• 安裝Ubuntu系統
• 使用gedit 編寫程序 用gcc編譯
• 終端上運行

過程：

基本題：

瞭解新技術：

• sketch描述 以及 Count_min_sketch算法過程

實現新技術：

• Github上代碼

實現過程當中 本身編寫的代碼 出現bug 未找出緣由 仍未實現

獲取用戶請求：

• 思路：經過百度學習了tcpdump的使用方法和重定向方法，在終端中經過 sudo tcpdump -i any -n > pakcet_capture.txt

• 過程：
  

請求格式處理：

思路：

• 經過fopen打開 讀取和寫入文件
• 用fgets函數獲取每一行存入數組中
• 分別截取所須要的數據 用fputc逐個寫入文本中

• 經過重定向方法把信息Request.txt中
  格式處理代碼地址

  結果：

Request

測試新技術：

未完成

開放題：

解釋爲何sketch能夠節省空間？

• 哈希算法將任意長度的二進制值映射爲固定長度的較小二進制值，這個小的二進制值稱爲哈希值。
• 這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間一般遠小於輸入空間，因此省空間。

流程圖：

拿它和你改進後方法進行對比，分析優劣：

優勢：
①我改進的方法只是相較於本來那個方法內存有所減少，而count_min_sketch 方法對於內存消耗以及花費時間上有提升
②在準確率上 Count_min_sketch較高
缺點:
①此方法對於高頻元素準確率較高，對於低頻元素估算值相對的錯誤可能會很大

吐槽Count-min sketch：

GitHub關於這方面部分代碼中存在缺函數的問題，我本身在dev上跑一直出錯
同時也要吐槽下本身，沒在規定時間完成，因爲在實現過程，出現bug，本身越改越沒耐心。

能力有限，沒在規定時間完成全部任務，將繼續學習 繼續完善。