你好，我是Giant。
我们每天都在使用谷歌、百度、必应等搜索引擎，高效率地查找资源信息。互联网让全世界的网民实现了内容共享。
据谷歌内部的一篇文章报道，早在2008年，谷歌浏览器索引的网页数量已经达到了1万亿，每天依然在源源不断地增加。
如此海量的网页，为了避免重复检索收录，谷歌是如何对抓取的网页做去重呢？
这个问题也是一道大厂算法面试题，掌握了进大厂的概率都会增加不少哦。
一种朴素的做法是，用词向量或预训练语言模型将网页文档直接编码为固定长度的embedding，然后对于每一个新爬取的页面，和已有网页计算是否存在雷同的特征向量，或看作K=1的K近邻问题。
虽然KNN有Annoy、HNSW等高效的实现算法，但网页中往往存在大量冗余信息，如何有效将文档编码为特征向量，存在很大的难点。
刚好最近关注了局部敏感哈希算法，我发现其中的simhash非常适用于网页去重。
下面我以simhash为例，简单分享一下谷歌实现网页自动去重的原理。
网页去重的基本框架大致包含三个步骤：特征词提取、生成文档指纹、相似性计算。
特征词提取
我们可以将网页视作一篇文档。首先，从文档中提取一组能表征该文档的特征词，并计算权重，得到<特征词，权重>组成的pair二元组。
其中特征词和权重，可以通过TF-IDF等算法排序获得。TF-IDF的主要思想是，一个单词在一篇文章中出现的频率越高，且在其他文章中出现的频率越低，则该单词对当前文本的重要程度就越高，TF-IDF值就越大。
生成文档指纹
利用开源的hash函数，将每个特征词映射成为固定长度（例如64位）的二进制数，即哈希值，得到新的二元组<哈希值，权重>。
随后，利用权重对产生的二进制序列进行改写，即把权重信息融入二进制序列中，变成一个实数向量。假设刚刚得到的<哈希值，权重>是<100110, 0.57>（这里哈希值是6位），那么经过改写变成了实数向量(0.57,-0.57, -0.57, 0.57, 0.57, -0.57)。
每个特征词都做了上述的改写后，对一篇文档中的所有特征词的实数向量进行累加（即对应位置相加），即可获得一个代表整个文档的实数向量。假设最后得到的实数向量是(13, 108, -22, -5, -32, 55)。
最后将上面得到的实数向量规范化，即将实数向量转换为二进制序列，转换规则为正数变为1，负数变为0。即(13, 108, -22, -5, -32, 55) --> 110001。最终得到的这个二进制序列就是本文档的文档指纹。
下图演示了文档指纹的生成过程。
文档相似性计算
计算得到每一篇文档的指纹后，需要对文档集合中的所有文档进行相似性计算，把雷同的文档过滤掉。那么，如何进行文档相似性计算呢？
对于文档A，B，其内容的相似性可以通过A，B对应的文档指纹的相似程度来体现。内容越相似，二进制序列对应位置相同的位数就越多。
两个长度相同的二进制序列之间的差异被称为“海明距离”，海明距离越小，表示两篇文档越相似。一般认为，当海明距离<=3时，两篇文档就被视为雷同。至此，问题就变成了如何求海明距离？
我们还是通过例子来说明。
假设文档A的文档指纹是100110，文档B的文档指纹是100011，显然，有两个位置上的数不一样，即海明距离为2。那么，文档A，B的海明距离具体该如何计算呢？
实际上，求海明距离，是先对两个二进制序列进行异或运算(假设运算结果是ret)，再对二进制序列ret求其1的个数。所以，问题又转移至：如何求二进制序列中"1"的个数？
这又是一个经典巧妙的基础算法题！
在具体分析前，我们先来看看把一个数减1会发生什么神奇的事情？
如果一个整数不等于0，那么该整数的二进制表示中至少有一位是1。
情况1：假设这个数的二进制表示的最右边一位是1，那么经过减1操作后，最后一位变成了0而其他位不变，也就是最后一位相当于做了取反操作，由1变成0；
比如，一个二进制数1001，减1后，得到1000。
情况2：假设这个数的二进制表示的最后一位是0，而它的最右边的‘1’ 位于第m位，那么经过减1操作后，第m位由1变成0，而第m位之后的位取反，第m位之前的位保持不变。比如，一个二进制数1100，减1后，得到1011。
在这两种情况中，我们发现，把一个整数减去1，都是把它二进制数最右边的1变成0（假设最右边的 ‘1’ 位于第m位），而第m位右边若还有0，把0都变成1，第m位左边保持不变。接下来，我们把一个整数和它减去1的结果做与运算，例如：
a = 1100a-1 = 1011ret = a & (a-1) = 1000
可见，把一个整数a减去1，再和原整数a做与运算，会把该整数a最右边的1变成0，那么，一个整数的二进制序列中有多少个1就可以通过这种方式算出来(不借助 bin 等内部函数的前提下)！
以下是Python代码：
def count_of_1(num): cnt = 0 while num: cnt += 1 num &= num - 1 return cnt
Simhash算法到这儿就全部介绍完了。
当然谷歌的页面去重算法还做了很多性能优化，感兴趣的同学可以看相关论文资料做深入了解哦。
