Hash应用

目录

1.位图

1.1 位图概念

1.2 位图的应用场景

2.布隆过滤器

2.1 布隆过滤器概念

2.2 布隆过滤器的应用

3.哈希切割

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1.位图

1.1 位图概念

数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息，如果二进制比特位为1，代表存在，为0代表不存在。比如：

所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。

优点：处理海量数据，占用内存小，速度快

缺点：只能映射整形，其他类型，比如浮点数，string等等不能储存映射

1.2 位图的应用场景

1. 快速查找某个数据是否在一个集合中

例题：

给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在 这40亿个数中。【腾讯】

用位图40亿个不重