数据结构--布隆过滤器

最新推荐文章于 2024-03-04 09:30:00 发布
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数据结构------布隆过滤器的基本操作

https://blog.youkuaiyun.com/sandmm112/article/details/80459273

应用：在海量字符串集合中，查找某个字符串

方法：一个字符串用一个比特位来表示

          途径：对一个字符串应用多个不同的哈希函数进行散列

结果：不存在的情况：100%准确率

         存在的情况：有一定的误判率

数据结构 - 布隆过滤器（Bloom Filter）
宋卓的博客
02-01 646
思考 如果要经常判断1个元素是否存在，你会怎么做？ 很容易想到使用哈希表（HashSet、HashMap），将元素作为key去查找 时间复杂度：O(1)，但是空间利用率不高，需要占用比较多的内存资源 如果需要编写一个网络爬虫去爬10亿个网站数据，为了避免爬到重复的网站，如何判断某个网站是否爬过？ 很显然，HashSet、HashMap并不是非常好的选择 是否存在时间复杂度低、占用内存较少的方案？...
数据结构之布隆过滤器
风间琉璃の博客
05-26 284
1. 布隆过滤器（Bloom Filter） 如果使用哈希表来判断一个元素是否存在，虽然时间复杂度可以达到**O(1)**级别，但是空间的利用率不高。但同时，如果数据量过于庞大就需要过大的内存空间。 1970年由布隆提出，一个空间效率高的概率型数据结构，用来判断一个元素一定不存在或者可能存在。 本质上是一个很长的二进制向量和一系列Hash函数。 优点：空间效率和查询时间都远远超过一般的算法； 缺点：一定的误判率（可以通过代码尽可能的降低），删除困难。 添加、查询的时间复杂度：O(k)，k是哈希函数个数。
【数据结构】--- 布隆过滤器
Abner_G的博客
02-05 529
详解布隆过滤器的原理，使用场景和注意事项 在进入正文之前，之前看到的有句话我觉得说得很好： Data structures are nothing different. They are like the bookshelves of your application where you can organize your data. Different data s..
数据结构 ---- 布隆过滤器
liru_1996的博客
06-06 300
基本概念 如果想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，不过还有一种叫哈希表的数据结构，它可以通过Hash函数将一个元素映射成一个位阵列中的一个点，这样一来，我们只要看看这个点是不是1就知道集合中有没有它了，这就是布隆过滤器的思想。 Hash面临...
数据结构：布隆过滤器
李白
01-20 557
布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入或查询，可以用来告诉你“某样东西一定不存在或可能存在”。 相比较于传统的List、Set、Map等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是确点是其返回的不是确定值，而是概率性的结果。 ...
C++ 数据结构之布隆过滤器
08-30
C++ 数据结构之布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的随机数据结构，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，但缺点是有一定的误识别率和...
Redis数据类型--布隆过滤器类型详解及应用
最新发布
weixin_42118323的博客
03-04 741
概述：布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的，Redis 4.0版本已插件的形式引入到Redis中，布隆过滤器是一种占用空间非常小的概率数据结构，效率高，有一定的误判率，而且无法删除元素，主要用于去重场景。Redis无论什么数据类型，存储的时候都是以键值对key-value形势存储，并且所有的key都是String类型，本文讨论的数据类型是value的数据类型。如有不正确的地方请各位指出纠正。
布隆过滤器-详说布隆过滤器.pdf
08-08
这时，一种高效且节省空间的数据结构——布隆过滤器便应运而生。 布隆过滤器是由美国计算机科学家伯顿·布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的，它通过将元素通过多个哈希函数映射到位数组中，实现了空间和...
哈希的应用 -- 布隆过滤器与海量数据处理
清欢Allen的技术博客
05-01 1524
我们可以将么一个字符串多映射几个位(调用不同的哈希算法让同一个字符串映射不同位置),理论而言,一个字符串映射的位越多,则误判效率越低,但是也不能映射太多位置,因为映射的位置数越多,消耗的空间就越大,进而会导致布隆过滤器的优势降低.2: 我们要保证删除该元素后不会影响到其他元素,所以我们可以在位图的每一个比特位中设置一个计数值,如果铀元素插入到对应的比特位,那么该比特位的计数器就++,在删除时,我们只需要将该元素对应比特位计数器–就行.
数据结构 布隆过滤器
siriusol的博客
04-05 658
概念 首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种用来检索元素是否在给定大集合中的数据结构。可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多...
数据结构| |布隆过滤器
凯的博客
09-13 449
布隆过滤器(Bloom Filter)：是位图的扩展。 对于位图的话，对于判断整形数据存在不存在的话，是非常的方便的，但是对于字符串就显得难以解决掉的，这个时候就出现了布隆过滤器。 对于数据的话，除了整形数据的话也就是字符串的数据了，而布隆过滤器就是处理如何判断一个字符串是如何存在的。 方法：对于字符串的话，还是采用位图的方式来储存，那这就出现了一个问题，如何将字符串储存到位图中呢，这就牵扯...
【数据结构】初入数据结构之布隆过滤器（Bloom Filter）及实现
长路漫漫的歇脚处
08-09 2044
了解数据结构中的布隆过滤器？节省多少的空间？怎么实现？
数据结构之布隆过滤器的实现
Chenxi13
05-24 754
布隆过滤器 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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 简单来说，布隆过滤器就是基于位图来实现的。确定某个元素是否出现在一个范围内。比如说一个字符串，无法用一个位来表示是否存在过。那...
小白学数据结构——五、查找（哈希表&布隆过滤器）
土豆洋芋山药蛋的博客
11-10 1374
哈希表 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作，查找时间为常数，同时不需要元素排列有序 python的内建数据类型：字典，就是用哈希表实现的 哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。定义存放数据的集合（
【数据结构】布隆过滤器
liuxiaoqian_的专栏
09-04 468
布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。 它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，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，缺点是有一定的误识别率和删除困难，但是没有识别错误的情形。在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中
RedisBloom-2.2.6下载 - 强大的布隆过滤器免费提供
布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它具有判断一个元素是否不存在于一个集合中的高效性，这种判断有可能会出现误判，即判断某个元素存在，但实际上并不存在于集合中...
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