布隆过滤器Bloom Filter

最新推荐文章于 2025-07-31 21:51:41 发布
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本文深入探讨了布隆过滤器BloomFilter的原理，通过位数组结合多个哈希函数来判断元素是否存在集合中。该技术在减少误报率的同时，提供了快速查询效率，适用于大规模数据集的过滤场景。

布隆过滤器Bloom Filter


利用位数组+多个hash函数

   在判断y是否属于这个集合时，我们只需要对y使用k个哈希函数得到k个哈希值，如果所有hashi(y)的位置都是1（1≤i≤k），即k个位置都被设置为1了，那么我们就认为y是集合中的元素，// 判断在集合是有误判率的

否则(只要有一个函数值不为1)就认为y不是集合中的元素。// 判断不在集合是准确的

redis 布隆过滤器 BloomFilter
m0_37843156的博客
01-19 2247
文章目录1、什么是布隆过滤器？1.1工作原理1.2布隆过滤器的优点1.3缺点2、布隆过滤器的使用场景3、布隆过滤器的原理3.1布隆过滤器的数据结构3.2初始化阶3.3插入元素过程3.4查询元素是否存在3.5元素删除3.6扩容4、SpringBoot整合布隆过滤器4.1技术选型4.2依赖4.3配置布隆过滤器相关参数4.4布隆过滤器工具类4.5业务操作。
【数据结构取经之路】布隆过滤器BloomFilter原理、误判率推导、代码实现
bit_pan的博客
09-02 1602
在一些场景下面，有大量数据需要判断是否存在，而这些数据不是整形，导致位图就派不上用场。这时，时代无比呼唤一种新的解决方案，布隆过滤器也就应运而生了。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(哈希函数)。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得多，缺点是有一定的误判率和删除困难。
详细说说布隆过滤器 BloomFilter
Jwasx的博客
11-16 1032
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，可以用于检索一个元素是否在一个集合中。上面这句话的核心就是布隆过滤器可以判断一个元素是否存在，没有使用布隆过滤器之前，假设我们要判断手机号码在不在一个集合里面，最常见的方法就是使用 HashSet 把所有的手机号都存起来，判断的时候通过假设手机号码都使用 String 来存储，一个字符是 2 个字节，那么就需要花费。
布隆过滤器BloomFilter
最新发布
m0_69080283的博客
07-31 1398
误判率p，二进制位数组长度m，hash函数个数k, 数据规模n(元素数量) 是有关系的，可以通过公式计算，已知数据规模，误判率，可以计算二进制数组长度, 以及hash函数的个数。及时对于一个待判断的元素，即使k个hash函数映射到的数组元素的值都是1，也不能说明这个元素在目标集合中是存在的。但是反过来，对于一个待判断元素，如果至少有一个hash函数映射到的数组元素为0即映射结果为不存在，那么就一定能说明，该元素在目标集合中不存在。要构造布隆过滤器，首先得有一个长度为n的二进制数组，每个存储单元的初值为0.
布隆过滤器 Bloom Filter
qq_19300283的博客
10-01 1019
简明: 布隆过滤器是一种数据结构, 一种特殊的集合, 提供插入和查询操作。
布隆过滤器Bloom Filter简介
张维鹏的博客
02-08 2900
背景： 如果在平时我们要判断一个元素是否在一个集合中，通常会采用查找比较的方法，下面分析不同的数据结构查找效率： 采用线性表存储，查找时间复杂度为O(N) 采用平衡二叉排序树（AVL、红黑树）存储，查找时间复杂度为O(logN) 采用哈希表存储，考虑到哈希碰撞，整体时间复杂度也要O[log(n/m)] 当需要判断一个元素是否存在于海量数据集合中，不仅查找时间慢，还会占用大量存储空间，接下来看一下布隆过滤器如何解决这个问题 1、什么是布隆过滤器： 布隆过滤器是一种空间效率很高的随机数据结..
Redis6.2.5安装布隆过滤器BloomFilter
Nicky's blog
05-22 1300
最近学习需要用到布隆过滤器，所以去RedisLabsModules下载RedisBloom插件，简单介绍一下安装的过程，首先需要先安装好Redis，建议使用Redis6以上版本，Redis安装教程查看。
布隆过滤器Bloom filter
untitled
08-15 420
文章目录前言一、什么是布隆过滤器？二、使用Guava BloomFilter步骤1.引入依赖2.创建BloomFilter实例3.元素添加和检测总结 前言 在处理缓存穿透问题时，常常会提到使用布隆过滤器，将所有有效的key记录进布隆过滤器，之后查询缓存前先通过布隆过滤器校验，可以阻挡大部分不存在的key，本文叫介绍一下布隆过滤器的一些使用方法和大致的实现原理。 一、什么是布隆过滤器？ 布隆过滤器(Bloom filter)是一种节省空间的概率数据结构，由 Burton Howard Bloom 于 19
布隆过滤器bloomFilter
weixin_41481152的博客
02-29 1210
布隆过滤器是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数，用于检索一个元素是否在一个集合中。它的空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，但是有一定的误判率 （函数返回 true , 意味着元素可能存在，函数返回 false ，元素必定不存在）。布隆过滤器的四个核心属性：k : 哈希函数个数m : 位数组长度n : 插入的元素个数p : 误判率Java 世界里 ，通过 Guava 和 Redisson 创建和使用布隆过滤器非常简单。布隆过滤器无法删除元素，但我们可以通过计数布隆过滤器和。
十二、布隆过滤器BloomFilter
小薛博客-助力人人成为架构师
12-20 370
十二、布隆过滤器BloomFilter1、面试题2、介绍3、特点4、使用场景5、原理1、布隆过滤器实现原理和数据结构2、3步骤3、布隆过滤器误判率，为什么不要删除4、总结6、优缺点7、布谷鸟过滤器更多内容： 1、面试题 现有50亿个电话号码，现有10万个电话号码，如何要快速准确的判断这些电话号码是否已经存在？ 1、通过数据库查询-------实现快速有点难。 2、数据预放到内存集合中：50亿*8字节大约40G，内存太大了。 2、介绍 由一个初值都为零的bit数组和多个哈希函数构成，用来快速判断某个数
利用Java手写一个布隆过滤器Bloom Filter
05-19
布隆过滤器是一种数据结构，主要用于判断一个元素是否可能在一个集合中存在。它可以在插入和查询数据时快速地判断一个元素是否可能在这个集合中，比如在缓存中查询一个元素是否存在。 它的原理是使用多个哈希函数对...
【海量数据处理】布隆过滤器BloomFilter
qq_43727529的博客
10-06 1070
布隆过滤器是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你“**某样东西一定不存在或者可能存在**”，它是用**多个哈希函数**，将**一个数据映射到位图结构**中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
栈
jerryzcx的专栏
02-24 1042
栈
结构上的算法----字符串
jerryzcx的专栏
06-06 664
模式匹配KMP 替换空格 字符串的全排列
哈夫曼Huffman树(最优二叉树)
jerryzcx的专栏
03-05 591
哈夫曼Huffman树 关键词 二进制字符编码 定长编码 变长编码 前缀编码 编码树 哈夫曼编码
B树
jerryzcx的专栏
03-27 583
B树 B树的应用 B树通常是为辅存设计的一种平衡搜索树 性质: 1.结点: 如果有n个关键字, 则在结点中是非递减存储, 有一个布尔变量标识结点是否是leaf叶子, 有n+1个孩子结点,且是按关键字分隔点指向的(n个关键字有n+1个分隔点) 2.高度:叶结点具有相同高度 3.关键字上界与下界 定义t>=2中2*t为B树的阶(出度最多为2*t),t为B树的? 除根结点
二叉搜索树(二叉排序树,二叉查找树)BST
jerryzcx的专栏
03-24 530
binary_search_tree typedef struct btree{ int data; btree *left,*right; }btree inorder preorder postorder int inorder(btree* t) { if(t!=null) { inorder(t->left); cout>>t->data; inorder(t-
结构上的算法----二维数组
jerryzcx的专栏
06-06 526
顺时针打印矩阵 关键是循环的控制点是while(col>start*2&&row>start*2)//start是表示每一圈循环的起点,通常是在对角线上,所以是点(start,start) 杨氏矩阵的查找 两种yyif
布隆过滤器 bloom filter：
08-15
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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