布隆过滤器(Bloom Filter)

理解布隆过滤器及其应用
布隆过滤器是一种高效的空间节省数据结构,用于表示集合并判断元素是否存在,但存在误判的可能性。本文深入介绍了其原理、动画演示及实现方式,特别强调了哈希算法的选择与性能考量。
布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的:在判断一个元素是否属于某个集合时,有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合(false positive)。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省.
布隆过滤器里面的哈希算法很重要,必须是独立且均匀分布的,而且必须要快(密码杂凑比如SHA1不是一个好的选择)。
介绍:[url]http://billmill.org/bloomfilter-tutorial/[/url]
这个网址有动画演示。底部有一些实现的网址。
guava也有一个实现,[url]https://github.com/google/guava/wiki/HashingExplained#BloomFilter[/url]
布隆过滤器Bloom Filter)是一种重要的数据结构,它用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。布隆过滤器的核心思想是通过一系列哈希函数来对元素进行多次哈希,然后将得到的哈希值映射到一个位数组中,并将对应的位置设为1。当需要判断一个元素是否存在时,同样对其进行多次哈希,检查对应位数组的值是否都为1,若都为1则可以确定元素可能存在;若存在一个0,则可以确定元素一定不存在。因此,布隆过滤器是一种基于概率的数据结构,可以高效地进行查找。 然而,布隆过滤器也存在一些问题。首先,由于多个不同的元素可能会哈希到相同的位上,因此在查询时可能出现误判,即判断一个元素存在时实际上并不存在。这种误判是由于多个元素共享了某一位的原因导致的。其次,布隆过滤器的特性决定了它无法支持元素的删除操作,因为删除一个元素可能会影响其他元素的判断结果,从而增加误判率。 要注意的是,计数布隆过滤器(Counting Bloom Filter)提供了一种实现删除操作的可能性,但并不能保证在后续查询时该值一定返回不存在。因此,不能说计数布隆过滤器支持删除,而是说计数布隆过滤器提供了实现删除的可能。 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【海量数据处理】布隆过滤器BloomFilter](https://blog.youkuaiyun.com/qq_43727529/article/details/127180864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Java --- redis7之布隆过滤器BloomFilter](https://blog.youkuaiyun.com/qq_46093575/article/details/130613434)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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