通用布隆过滤器算法的Java实现

最新推荐文章于 2025-06-12 16:10:34 发布
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布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于判断元素是否可能存在于集合中。本文介绍了其基本原理，并提供了Java实现的代码示例，包括插入元素、查询元素的方法，以及误判率的特性。

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通用布隆过滤器算法的Java实现

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种快速、高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在在集合中。它基于Hash函数的原理，可以快速判断某个元素是否可能存在于集合中，但无法确定其确切地存在与否。本篇文章将介绍如何实现一个通用布隆过滤器算法的Java版本，并提供相应的源代码。

首先，我们需要了解布隆过滤器的基本原理。布隆过滤器由一个Bit数组和多个Hash函数组成。其中，Bit数组表示集合的存储空间，Hash函数用于将待检测的元素映射到Bit数组的不同位置。在插入元素时，通过对元素进行多次Hash计算，将对应的Bit数组位置置为1。在查询元素是否存在时，同样对元素进行多次Hash计算，只有当对应的Bit数组位置均为1时，才能确定元素存在，否则认为元素不存在。

下面是一个示例的Java代码实现：

import java.util.BitSet
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理解布隆过滤器算法的实现原理
wjianwei666的专栏
11-04 203
原生布隆过滤器的基础数据结构是位向量，CBF扩展原生布隆过滤器的基础数据结构，底层数组的每个元素使用4位大小的计数器存储添加元素到数组某个下标时候映射成功的频次，在插入新元素的时候，通过k个散列函数映射到k个具体计数器，这些命中的计数器值增加1;当添加到布隆过滤器的元素数量比较大，并且布隆过滤器的容量设置不合理(过小)，容易出现多个元素通过k个散列函数，映射到相同的k个位(如上图的下标1、3、9所在的位)，这个时候就无法准确判断这k个位由具体那个元素映射而来。
Bloom Filter (布隆过滤器) 介绍以及简单的Java实现
gotobar的专栏
01-01 1103
定义 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 从简单的定义可以看出，使用布隆过滤器目的是为了优化元素查找的性能，不过布隆过滤器提升的是得到这个元素（key）的存在性的性能。 ...
布隆过滤器 java实现代码
06-29
布隆过滤器 源码 java版 /** * This program is free software: you can redistribute it and/or modify * it under the terms of the GNU Lesser General Public License as published by * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or * (at your option) any later version. * * This program is distributed in the hope that it will be useful, * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the * GNU Lesser General Public License for more details. * * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License * along with this program. If not, see . */
布隆过滤器 （java）
qq_43203949的博客
07-30 868
布隆过滤器 （java） 概述 布隆过滤器概念：https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6013002.html 布隆过滤器主要用于： 判断数据是否存在（有误判率，但不会出现假反例的情况，即不存在的数据一定会被过滤掉） 防止缓存穿透 google的工具包 做开发的当然没什么时间自己实现一套布隆过滤器，而且布隆过滤器还是会涉及数学知识，需要一些数学的功底，不是说想写就写的。但是google已经有一套布隆过滤器实现，所以我们拿来用十分方便。 guava里面有布隆过滤器的
jbloomer：一个简洁的布隆过滤器Java库实践指南
最新发布
weixin_36483050的博客
06-12 738
布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它由计算机科学家 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出，用于判断一个元素是否在一个集合中。这种结构能够提供一个高效率的判断方式，尤其适用于大数据量的场景，在允许一定概率的误判前提下，显著减少所需存储空间。布隆过滤器的核心思想是使用位数组（bit array）和多个哈希函数。
布隆过滤器以及java实现
weixin_45707543的博客
12-02 331
布隆过滤器以及java实现 bloom算法类似一个hash set，用来判断某个元素（key）是否在某个集合中。和一般的hash set不同的是，这个算法无需存储key的值，对于每个key，只需要k个比特位，每个存储一个标志，用来判断key是否在集合中。 算法： 首先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数 初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个比特位初始化为0 某个key加入集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并把数组中对应的比特位置为1 判断某个key是否在集合时，用k个
java实现布隆过滤器
不定时分享最优质的网络技术与教程，满满的干货。
04-01 919
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出来的。它实际上是由一个很长的二进制数组+一系列hash算法映射函数，用于判断一个元素是否存在于集合中。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
高效的布隆过滤器：实现、优化与应用案例
热门推荐
张彦峰的博客
02-14 167万+
本文介绍了布隆过滤器的基本原理及其在大数据领域的应用。首先，阐述了布隆过滤器的工作机制和实现方法，随后深入分析了Guava框架中布隆过滤器的实现及其优化。通过实际案例，本文展示了布隆过滤器在数据去重和存在性判断中的优势，尽管存在一定的误判率，但其高效的内存使用使其在大数据处理场景中得到了广泛应用。最后，文章总结了布隆过滤器的实践意义，强调了其在提升系统性能中的重要作用。
Java 实现布隆过滤器
dawn191228的博客
10-07 1008
布隆过滤器是由 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误判率，即存在把不属于这个集合的元素判断为属于这个集合的情况。布隆过滤器是一种非常有用的数据结构，它可以在空间效率和查询时间上提供很大的优势。在 Java 中实现布隆过滤器也相对简单，只需要使用位操作和哈希函数即可。
java实现的布隆过滤器算法
07-27
使用java实现的布隆过滤器算法，jdk-1.7，使用java实现的布隆过滤器算法，jdk-1.7，使用java实现的布隆过滤器算法，jdk-1.7，
Java实现布隆过滤器
ACGkaka的博客
11-10 6715
1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列的随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。用于检索一个元素是否在一个集合中。时间复杂度低，增加及查询元素的时间复杂度都是O(k)，k为Hash函数的个数；占用存储空间小，布隆过滤器相对于其他数据结构（如Set、Map）非常节省空间。存在误判，只能证明一个元素一定不存在或者可能存在，返回结果是概率性的，但是可以通过调整参数来降低误判比例；
java 实现布隆过滤器（BloomFilter）
fanghailiang2016的博客
04-23 495
java 实现布隆过滤器（BloomFilter）
布隆过滤器（Bloom Filter）深入解析与Java实现
一位努力搬砖程序员。在这里，我会分享关于编程技巧、项目实战经验以及对新技术的见解。希望通过我的文章能够帮助你在技术路上更进一步。期待与你共同学习和成长！
09-04 912
布隆过滤器，由Burton Howard Bloom于1970年提出，是一个空间效率极高的概率型数据结构，用于测试一个元素是否在一个集合中。它可能会误判（即存在一定的误报率），但不会漏判。换句话说，如果布隆过滤器说一个元素不在集合中，那么这个判断是确定的；但如果它说一个元素在集合中，那这个元素实际上可能不在集合内。布隆过滤器作为一种高效的数据结构，特别适合在对空间敏感且能够容忍一定误报率的场景下使用。通过合理配置，可以在保证查询效率的同时，有效控制误报率，为大规模数据处理提供了有力工具。
java项目篇-布隆过滤器
weixin_46028606的博客
10-19 2036
java项目篇-布隆过滤器
Java-布隆过滤器的实现
xhmico的博客
01-10 1831
如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路，但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢 (O(n)O(logn)不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。于是乎，布隆过滤器便应运而生了。
java实现布隆过滤器（手写和Guava库提供的）
L170311的博客
06-25 7307
在学习Reids时，关于缓存的三大问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿，其中缓存穿透最好的解决办法就是依靠布隆过滤器，什么是布隆过滤器呢？布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。——百度百科。
使用Java手动实现布隆过滤器
dingzhi4469的博客
06-28 352
使用Java手动实现布隆过滤器 （1）定义：布隆过滤器是一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构，这种数据结构优点是高效性能好，缺点是一定的错误识别率和删除难度。理论情况下，添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。 （2）原理：布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。 （3）使用场景：判断元素存在于一个非常庞大的数据集中、防止缓存穿透、垃圾邮箱过滤、黑名单、爬虫URL去重等。 以上描述源自JavaGuide. 手动实现如下： import java.ut
java 布隆过滤器实现多个模块共享
12-31
### Java 中布隆过滤器的实现 为了实现在多个模块之间共享同一个布隆过滤器，在Java中可以采用单例模式来确保整个应用程序只有一个布隆过滤器实例被创建并使用。此外，通过工厂模式和策略模式能够灵活配置不同场景...
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