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bilibili歷史版本（豌豆莢bilibili歷史版本）

發(fā)布時間：2023-04-08 16:25:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 124

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于bilibili歷史版本的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、b站歷史記錄能保存多久
2、bilibili歷史紀(jì)錄在哪個系統(tǒng)文件里
3、可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4、bilibili關(guān)閉歷史播放怎么開啟

bilibili歷史版本（豌豆莢bilibili歷史版本）

一、b站歷史記錄能保存多久

根據(jù)情況而定。b站即嗶哩嗶哩，其中的歷史記錄理論上可以一直保存，因?yàn)閱袅▎袅ǖ臍v史記錄是云存儲的，但根據(jù)bilibili規(guī)則保存上限為100條，超過100條的內(nèi)容會往前覆蓋。

bilibili歷史版本（豌豆莢bilibili歷史版本）

演示機(jī)型：Iphone 12&&華為P40&&小米11 系統(tǒng)版本：iOS14.4&&EMUI11&&MIUI12.0.7 APP版本：bilibili 6.24.0

二、bilibili歷史紀(jì)錄在哪個系統(tǒng)文件里

在內(nèi)部儲存的文件夾里。

打開文件管理，點(diǎn)擊【內(nèi)部儲存】-【Android】-【data】-【tv.danmaku.bili】-【download】，接著連續(xù)點(diǎn)擊進(jìn)入三個文件夾，找到【video.m4s】文件，該文件就是緩存的視頻。

三、可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

最近在刷MIT 6.851，記錄下筆記。

可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是能存儲、查詢數(shù)據(jù)的歷史版本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

http://hypirion.com/musings/understanding-persistent-vector-pt-1

https://www.geeksforgeeks.org/persistent-data-structures/?ref=lbp

可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡介

MIT 6.854j-advanced-algorithms

很贊??！可惜沒video。

Making Data Structures Persistent

太長沒看

總結(jié)了下大致包括如下領(lǐng)域應(yīng)用：

并發(fā)事務(wù)的原子性（便于Rollback）、隔離性。

https://io-meter.com/2016/09/03/Functional-Go-persist-datastructure-intro/

同上。

便于實(shí)現(xiàn)diff,rollback

可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最初設(shè)計(jì)出來的目的是為了在高維查詢中降維，把其中一個維度當(dāng)做時間，用可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理效率更高

可以看下MIT 6.851老師的介紹。

這種思想在高維處理中很常見，比如求二維range sum query時候，把其中一個維度當(dāng)時間、拿來做掃描線也是這種降維思路（見《算法競賽進(jìn)階指南》）：

可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡介

自己輪一個.net可持久化庫 Persistent Data Structures 下面有討論use case

中文翻譯見可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Functional Go: 持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡介

這部分可以看6.851視頻

6.851把鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的模型叫pointer machine model。對于基于pointer machine model的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有沒有通用的方法將他們改造成persistent？

note see https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-854j-advanced-algorithms-fall-2005/lecture-notes/persistent.pdf

video see https://www.bilibili.com/video/BV1iE411n7yJ

O(1)寫，讀時對于每個點(diǎn)都要執(zhí)行O(logm)的查詢。假設(shè)一次查詢要讀v個點(diǎn)，時間復(fù)雜度O(vlogm)

所以對寫友好，對讀不友好

看到這里有個問題：每個點(diǎn)的history放hashmap里不就行了？讀時也只需要O(1)的查找

但這樣做的話，hashmap不支持ceil操作，因此要支持ceil沒辦法只能用有序結(jié)構(gòu)、log級別查詢

（這里的假設(shè)是有個全局時間戳，而不是每個key對應(yīng)一個自己的自增時間戳）

個人理解，想做可持久化key/value Map的話即可按這種方法，每個key對應(yīng)的entry存放所有歷史值，這也可以看成是鄰接表。

說白了就是寫時分裂節(jié)點(diǎn)，從root開始分裂到要寫的點(diǎn)。將所有version的root存到字典里

上面兩個要么對寫不好，要么對讀不好，能否兼得？

難以置信，說白了就是給path copying方法中每個node加一個log cache，最后算出來的寫時amortized time complexity就是O(1)了。

What about non-tree data structures？

平衡樹怎么處理？

平衡樹要旋轉(zhuǎn)，想想就感覺很難改造成持久化。6.854課件講的很粗沒懂。算法競賽中常用的可持久化平衡樹一般就是可持久化無旋轉(zhuǎn) Treap ，省去了旋轉(zhuǎn)可持久化的復(fù)雜。

a. fat nodes

每個點(diǎn)存的log從version queue變成version tree,查詢每個點(diǎn)時要從樹中找到最近祖先

b. path copying

沒區(qū)別

c. modification box

怎么找根節(jié)點(diǎn)？

i. pointer per version，可能多個pointer指向一個root

ii.存root tree,查詢時先找最近祖先

怎么修改old version

i. 修改時放box,滿了就分裂出來一個新節(jié)點(diǎn)

但這樣有問題：分裂出來的還是滿的，如果整條鏈都是滿的，每次修改復(fù)制全部，下次修改還得復(fù)制全部。而且這樣還不好存root，比如最右邊圖，代表0的root有倆

ii. 修改時放box,滿了就分裂出來一個新節(jié)點(diǎn)，但分裂時自動apply有用的log、丟棄沒用的log

What about non-tree data structures？

6.851有講，分裂成兩個節(jié)點(diǎn)，log分成兩部分，新節(jié)點(diǎn)拿一個子樹的log，新節(jié)點(diǎn)apply log直到自己的子樹，每部分丟棄自己用不到的。

6.851講了太復(fù)雜沒聽懂。

網(wǎng)上關(guān)于可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)質(zhì)資料都是算法競賽的，因此收集總結(jié)了下競賽常用的?？戳讼禄径际莗artial persistent,有的是fully persistent,都沒用到modification box技術(shù)。

https://github.com/Misaka233/algorithm/blob/master/%E9%99%88%E7%AB%8B%E6%9D%B0%EF%BC%9A%E5%8F%AF%E6%8C%81%E4%B9%85%E5%8C%96%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E7%A0%94%E7%A9%B6.pdf

https://www.bilibili.com/video/BV1C4411u7rK?p=1

https://www.geeksforgeeks.org/persistent-trie-set-1-introduction/

和可持久化線段樹類似的方法，基于path copy實(shí)現(xiàn)partial persistence。

問題是每個點(diǎn)在拷貝時都要復(fù)制O(R)個指針，插入的時間復(fù)雜度為O(len*R)

查詢時先從字典（數(shù)組/哈希表）里找到指定version的root，然后訪問，O(len)

在競賽中常用的是可持久化01字典樹，比如xor問題，見 https://oi-wiki.org/ds/persistent-trie/ ，沒看懂

算法競賽中常用的可持久化平衡樹一般就是可持久化無旋轉(zhuǎn) Treap ，省去了旋轉(zhuǎn)可持久化的復(fù)雜。

【AgOHの數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】可持久化數(shù)組

https://www.luogu.com.cn/problem/P3919

方案：

a. fat nodes

每個節(jié)點(diǎn)放所有歷史，查詢時在所有歷史版本中找最近祖先版本

b. path copying

存到可持久化線段樹里。

為什么好好的線性結(jié)構(gòu)要樹化？直覺上理解，是為了分裂新版本時減少指針復(fù)制。

如果是稀疏數(shù)組，樸素方法太浪費(fèi)空間了，可以基于動態(tài)開點(diǎn)來優(yōu)化空間存儲，見 https://io-meter.com/2016/11/06/functional-go-intro-to-hamt/

【AgOHの數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】可持久化并查集

并查集基于數(shù)組，可持久化并查集就基于可持久化數(shù)組?？沙志没瘮?shù)組用可持久化線段樹實(shí)現(xiàn)，因此可持久化并查集用可持久化線段樹實(shí)現(xiàn)

《可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)研究》

不過文中寫的太簡略了，個人推測的維護(hù)方法為：

https://io-meter.com/2016/09/03/Functional-Go-persist-datastructure-intro/

討論支持如下操作的抽象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(ADT)如何可持久化：

a. 基于普通數(shù)組

只能copy on write

b. 基于可持久化數(shù)組/可持久化線段樹

問題是怎么處理新增節(jié)點(diǎn)、刪除節(jié)點(diǎn)？得想辦法魔改線段樹

c. 可持久化鏈表

d. 可持久化塊狀鏈表

e. 可持久化平衡樹

f. 文中提到的vector trie

名字挺騷的沒反應(yīng)過來，看了一會發(fā)現(xiàn)：這玩意就是可持久化數(shù)組（可持久化線段樹），只不過是多叉樹，叫“可持久化多叉線段樹”比較形象。文章也沒提怎么處理新增節(jié)點(diǎn)、刪除節(jié)點(diǎn)。

persistent-hash-table-implementation

a. 可持久化平衡樹

b. 還用hashmap，但是每個entry改造成fat node（存放所有l(wèi)og)，查詢時先找到entry，再在所有l(wèi)og 中找最近祖先版本

c. 可持久化數(shù)組。

考慮到HashMap本來就能只用一個數(shù)組實(shí)現(xiàn)（解決沖突時用open addressing方法，不用Chaining），那么實(shí)現(xiàn)了可持久化數(shù)組就相當(dāng)于實(shí)現(xiàn)了可持久化HashMap

d. Hash_trie

hash(key)的值存在trie里,value放到trie的葉子節(jié)點(diǎn)。優(yōu)化版本包括 Hash array mapped tries and Ctries

HAMT這名字起的很奇怪。原理就是塊狀hash trie（所謂塊狀是我自己起的名，指每個節(jié)點(diǎn)區(qū)分兒子時不是單純的比較某1位，而是比較某2位甚至多位）（或者理解成hash trie+動態(tài)開點(diǎn)多叉線段樹也行）（反正就是bitwise hash trie加上一堆優(yōu)化，懶得記就記hash trie就行了，真要自己實(shí)現(xiàn)的時候這些優(yōu)化trick也能想到）

文中講hamt的碰撞處理有點(diǎn)扯，個人理解可以chaining，可以open addressing。細(xì)節(jié)沒深究，可以看論文和討論。按作者的意思AMT是之前他提出的一種Trie的優(yōu)化，比Tenary search trie要好。

https://www.cnblogs.com/tedzhao/archive/2008/11/12/1332112.html

// TOOD

https://www.cnblogs.com/zinthos/p/3899565.html

Planar Point Location問題見

https://courses.csail.mit.edu/6.851/spring12/scribe/lec3.pdf

https://www.bilibili.com/video/BV1iE411n7yJ?p=3

http://acrossthesky.logdown.com/posts/712254-some-basic-data-structures

https://github.com/Misaka233/algorithm/blob/master/%E9%99%88%E7%AB%8B%E6%9D%B0%EF%BC%9A%E5%8F%AF%E6%8C%81%E4%B9%85%E5%8C%96%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E7%A0%94%E7%A9%B6.pdf

https://download.csdn.net/download/u011808175/6477705

樸素的方法是線段樹套線段樹，以便支持二維RMQ，時間復(fù)雜度O(logN*logN）。

個人理解，最優(yōu)的二維RMQ數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該是用modification box實(shí)現(xiàn)的可持久化值域線段樹，O(N)的構(gòu)造時間、空間，O(logN)的查詢。

如果統(tǒng)計(jì)操作具有“區(qū)間可加性”、“區(qū)間可減性”，那么該操作二維統(tǒng)計(jì)問題可以使用可持久化線段樹。

range minimum query中的min()操作其實(shí)不具有區(qū)間可減性，但是range minimum query問題可以歸約成range select query問題，進(jìn)而可以歸約成range count query問題，而count()操作具有區(qū)間可加減性，因此也能用可持久化線段樹。

所以我們得到了一類二維統(tǒng)計(jì)問題的通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：對于可歸約成具有“區(qū)間可加性”、“區(qū)間可減性”統(tǒng)計(jì)操作的二維統(tǒng)計(jì)問題，可以使用可持久化線段樹存儲，以便支持快速查詢（統(tǒng)計(jì)）。

能否找到一類高維統(tǒng)計(jì)問題，具有通用的logN級別解？個人理解可以借鑒代數(shù)的思想，只要有區(qū)間可加減性的都能歸約成K維RMQ問題，用modification box實(shí)現(xiàn)的可持久化值域線段樹解決。

// TOOD 只是個人暢想，沒細(xì)想。

bigtable(hbase)可以看成外存模型下的可持久化map：

但需要注意的是刪除操作會真的刪掉之前的老版本數(shù)據(jù)：

其實(shí)任何支持前綴匹配的db都能作為可持久化map，你只需要把rowkey設(shè)計(jì)成"key@@timestamp"即可

http://hbase.apache.org/book.html#reverse.timestamp

四、bilibili關(guān)閉歷史播放怎么開啟

bilibili關(guān)閉歷史播放開啟，步驟如下：

1. 第一步，點(diǎn)擊手機(jī)中的嗶哩嗶哩圖標(biāo)，輸入賬號密碼登陸進(jìn)入主頁后，點(diǎn)擊左上角的頭像圖標(biāo)。

2.第二步，在彈出菜單中選擇歷史紀(jì)錄按鈕。

3.第三步，進(jìn)入歷史記錄頁面后，點(diǎn)擊右上角的編輯按鈕。

4. 第四步，可以一個個勾選記錄，也可以直接點(diǎn)擊左下方的全選按鈕。