Bloom Filter, Counting Bloom Filter和Dynamic Count Filter源码下载

最新推荐文章于 2024-11-19 10:59:42 发布
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#filter #测试

本文分享了一组实验代码，包括布隆过滤器（Bloom Filter）、计数布隆过滤器（Counting Bloom Filter）及动态计数过滤器（Dynamic Count Filter）。这些代码仅经过初步测试，欢迎下载试用并反馈可能存在的问题。

下面是我做实验时实现的bloom filter，counting bloom filter和dynamic count filter的源码，只经过很简单的测试，有兴趣的可以下载玩一玩，如果发现bug请发邮件给我，谢谢。

下载点击这里

BloomFilter源码
04-19
基于bloomfilter的大规模网页去重，判断是否爬过URL
bloomfilter:用Golang编写的Bloomfilter，包括旋转和RPC
05-24
bloomfilter软件包适用于缓存过滤，分散聚合，搜索大型化学结构数据库和许多其他应用程序。 更具体地说，我们在KrakenD的生产中使用此程序包来因为它允许我们以很少的内存消耗执行大规模拒绝。 例如，任何大小的1亿...
Counting Bloom Filter
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01-30 2万+
Counting Bloom Filter焦萌 2007年1月30日 从前面几篇对Bloom Filter的介绍可以看出，标准的Bloom Filter是一种很简单的数据结构，它只支持插入和查找两种操作。在所要表达的集合是静态集合的时候，标准Bloom Filter可以很好地工作，但是如果要表达的集合经常变动，标准Bloom Filter的弊端就显现出来了，因为它不支持删除操作。 
一种基于BloomFilter的改进型加密文本模糊搜索机制研究
01-12
为此,提出一种改进的密文数据多关键字检索机制,一方面,基于BloomFilter数据结构设计一种新的关键字转换方法,能够在保持模糊搜索功能及识别率的同时,有效降低数据索引规模;另一方面,基于动态混淆参数调节的思路改进...
PHP中实现Bloom Filter算法
10-24
Bloom Filter的基本原理是通过使用一个长度为m的位数组和k个独立的哈希函数将元素映射到位数组中，通过检查这些位置是否全部为1来判断元素是否存在于集合中。由于使用了多个哈希函数，可能会出现不同元素映射到相同...
bloomfilter：Bloom过滤器的简单轻量级实现
02-05
在`bloomfilter-master`这个压缩包中，很可能包含了Bloom过滤器的C++实现代码，包括位数组的管理、哈希函数的设计以及添加和查询元素的接口。通过阅读和分析这些源代码，我们可以深入理解Bloom过滤器的工作原理和...
布隆过滤器之 Counting Bloom Filter
qq798280904的博客
04-05 2318
结论：适用于大数据量下的集合过滤。优点：空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。缺点：有一定的误识别率和无法删除。网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）；缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。结论：Bloom Filter的变种，支持了计数及删除。优点：保证了空间和时间的同时，支持了计数及删除。
布隆过滤器之Counting Bloom Filter
weixin_34268169的博客
01-14 822
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
海量数据处理——Bloom Filter系列改进
yuanmartin的博客
09-07 719
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1.Counting Bloom Filter2.Spectral Bloom Filter3.Dynamic Count Filter 前言 Bloom Filter的出现，使得海量数据搜索的效率提高了非常多，大家针对简单的Bloom Filte存在的各种局限进行分析，从而得到了不同的演化版本，本文针对这些演化版本进行粗略分类与介绍，简要说明各类演化版本的优缺点。 1.Counting Bloom Filter 简单的B
LintCode-555: Counting Bloom Filter (System Design题)
roufoo的博客
08-26 529
这题跟Standard Bloom Filter很像，只是不能用bitset了，因为每个pos都要记counting：add()对各个pos的counting加1, remove()对各个pos的 counting–。contain()检查每个pos的counting是不是>0。 #include <bitset> class HashClass{ public: H...
计数布隆过滤器（Counting Bloom Filter）
最新发布
2201_75392924的博客
11-19 842
假设哈希函数产生的索引是 2, 5, 8 ，则将计数器 2, 5, 8 的值分别加 1。计数数组变为：[ 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0 ]计数布隆滤波器包含一个固定大小的位数组（或计数数组），每个位置的值是一个计数器，而不是简单的 0 或 1。计数数组更新为：[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ]通过哈希函数得到的索引依然是 2, 5, 8 ，发现这些计数器的值均大于 0，因此认为元素 “a” 当前。
计数式布隆过滤器(counting bloom filter)Redis实现分析
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10-20 7714
计数式布隆过滤器(counting bloom filter)Redis实现分析
d-Left Counting Bloom Filter (1)
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03-07 9617
哈希函数的输出值（hash value）通常有两种用途：一种用作地址，比如在哈希表中要存储一个元素，首先要针对这个元素生成一个随机地址；另一种用作fingerprint（或者叫digital summary），比如将密码字符串hash成一个fingerprint，验证时进行核对。今天我要介绍的这种存储信息的方式将以上两种用途结合了起来：一个hash value分作两部分，一部分用作存储地址，另
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