BitMapBloomFilter

原创 已于 2022-02-08 10:22:40 修改 · 615 阅读 · 0 ·
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于 2022-02-08 10:17:12 首次发布
本文介绍了如何使用cn.hutool.bloomfilter.BitMapBloomFilter进行数据快速存储和检索，展示了添加、删除操作，并通过示例说明了contains方法的应用。 
##import cn.hutool.bloomfilter.BitMapBloomFilter;
BitMapBloomFilter filter = new BitMapBloomFilter(10);
filter.add("123");
filter.add("abc");
filter.add("ddd");
System.out.println(filter.contains("abc"));//-true
System.out.println(filter.contains("ab"));//-falae
冷刀出鞘
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基于Redis位图BitMap的布隆过滤器(附源码)
程序员小强的博客
12-05 2436
Redis的 bitmap 支持2^32大小，内存最大512MB，误判率万分之一 ，差不多可以放下2亿左右的数据，性能高，空间占用率极小，省去了大量无效的数据库连接。可用于实现用户签到、用户日活、在线状态、布隆过滤器等。 本文主要讲解基于Redis的 Bitmap (位图) 实现布隆过滤器，可用于防止缓存穿透等场景。 1.主要涉及知识点 jedis连接池 pipeline redis管道技术，也叫流水线 位图bitMap 2.布隆过滤器代码实现 注：这里仅列出了部分核心代码实现，详见文末源码链接 /**
Hutool - BloomFilter：便捷的布隆过滤器实现
十年磨一剑，java开发各种业务系统
02-14 964
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。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判率，即判断元素存在时，元素可能实际上并不存在，但判断元素不存在时，元素一定不存在。布隆过滤器在很多场景下都有广泛的应用，比如缓存穿透的防止、URL 去重等。
大数据过滤及判断算法 -- Bitmap / Bloomfilter
曦轩 技术茶话小屋
09-24 1万+
今天，有个同学向我咨询大数据的一些面试题，其中一类比较有代表性比如判断是否在集合内，比如10个url，判断一个url是否在集合内，还比如有个1~100万个连续无序数字，随机取出里面的N个，求这N个数字等等。这类问题都需要一个大的数据集合，而且每个数据单元都很小，比如一个int 。很大程度上，这类问题可以用Bitmap或者Bloomfilter来做，基本思想就是开辟一块大内存，然后利用一个byte里
大量数据去重：Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)
热门推荐
zdxiq000的专栏
02-27 6万+
5TB的硬盘上放满了数据，请写一个算法将这些数据进行排重。如果这些数据是一些32bit大小的数据该如何解决？如果是64bit的呢？ 在面试时遇到的问题，问题的解决方案十分典型，但对于海量数据处理接触少的同学可能一时也想不到什么好方案。介绍两个算法，对于空间的利用到达了一种极致，那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。
BitMap与 Bloom Filter
RichardGeek的博客
03-30 541
　一、问题引入　　 　　bitMap是位图，其实准确的来说，翻译成基于位的映射，举一个例子，有一个无序有界int数组{1,2,5,7},初步估计占用内存4*4=16字节，这倒是没什么奇怪的，但是假如有10亿个这样的数呢？10亿*4字节/(1024*1024*1024)=3.72G左右（1GB=1024MB 、1MB=1024KB 、1KB=1024B 、1B=8b）。如果这样的一个大的数据做查找...
Bitmap和BloomFilter
一个菜鸟的博客
06-20 1719
题目 5TB的硬盘上放满了数据，请写一个算法将这些数据进行排重。如果这些数据是一些32bit大小的数据该如何解决？如果是64bit的呢？ 1、Bitmap Bitmap又叫做位图，判断数组中的某位索引值下的位是否为1，来表示这个数是否存在。假如53存在，那么就将数组中的第53位置1。这样Bitmap极大地压缩了所需要的内存空间，并且还额外地完成了对原始大型数据的排序工作。使用位图可以大大节省...
BitMapBloomFilter hutool 在初始化
最新发布
07-09
在使用 Hutool 库时，初始化一个 `BitMapBloomFilter` 需要以下几个步骤。Hutool 是一个非常实用的 Java 工具库，它简化了包括布隆过滤器在内的多种数据结构和算法的使用。 首先，确保你的项目中已经引入了 Hutool ...
并发如何保证BitMapBloomFilter线程安全
12-06
在并发环境下保证BitMapBloomFilter的线程安全，可以通过以下几种方法实现： 1. **使用互斥锁（Mutex）**： 通过在关键代码段上添加互斥锁，可以确保同一时间只有一个线程能够访问和修改BitMapBloomFilter。例如，...
写一个工具类，使用cas的方式保证BitMapBloomFilter线程安全
12-06
好的,我来为您介绍如何使用CAS(Compare-And-Swap)操作来实现一个线程安全的BitMapBloomFilter工具类。 首先,让我们了解一下基本概念: 1. BitMapBloomFilter: 一种基于位图的数据结构,用于快速判断一个元素是否存在...
BitMap和BloomFilter
T_tangcのblog
04-02 362
Mybitmap #include<iostream> #include<vector> using namespace std; class BitMap { public: BitMap(size_t range) { _bits.resize((range >> 3)+1,0);//(size,val) ...
BitMap(二)：布隆过滤器(Bloom Filter)
weixin_43837229的博客
11-09 549
用一个哈希算法(Hash函数)将一个集合元素映射到一个二进制位数组（位数组）中的某一位。如果该位已经被置为1，那么表示该元素已经存在。为了减少hash冲突问题,所以引用了多个哈希函数,如果通过其中的一个Hash值得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。
hutool学习第一天-bloomFilter
u010913170的博客
07-31 1501
布隆过滤器基础知识布隆过滤器的原理元素插入元素查询误判概率优点和缺点应用场景。
位图（bitmap）和布隆过滤器（bloom_filter）
klausur31的博客
12-05 605
1.位图-Bitmap1.位图-Bitmap1.1问题引入给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？40亿个无符号整数大约16G的大小，用map或者set显然是无法支持海量数据的存储。那么我们能否不存储数据本身，通过映射关系存储其在（1）或者不再（0）呢？1.2概念位图，就是用二进制的bite位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复。通常是判断某个数在不在的问题的解决办法。
Bitmap和Bloom Filiter(布隆过滤器)
weixin_43896829的博客
10-05 811
一、Bitmap Bitmap顾名思义，就是用bit来实现map的存储。 底层用map来实现对数据的存储，其使用一个bit位来标记某个元素的value,而key就是该元素。 举例： 以下的map就表示{1,2,4,6}这四个数 我们知道一个字节是8位，那如果要表示的数字超过了7，比如{12,13,15}该如何表示呢？ 其实只需要再开辟一个字节的map即可，如下图： 同理，我们可以用这种类似二维数组的表示法表示任意数字！！！ 并且，给定任意整数M，那么M/32就得到下标，M%32就知道它在此下标的哪个位置
数据结构——bitmap和bloom filter
ChengChengCheng的博客
02-14 271
1.https://blog.youkuaiyun.com/ying357/article/details/25340895/ 2.leetcode 338. Bit count
位图（BitMap）&& 布隆过滤器（BloomFilter）
weixin_34185364的博客
05-13 261
【面试题】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。● 在看到这个题后最先想到的方法是遍历这40亿个数，依次进行判断，但此做法需要的内存很大，大约为15G（4000000000 * 4÷（1024*1024*1024）），可见此算法不可取。● 如果内存够的话，我们可以通过位图实现，位图一个数组每个数据的每个二进制位...
『 C++ - STL 』位图(BitMap)与布隆过滤器(Bloom Filter)
小侯宝的博客
02-15 1613
腾讯曾经有一道面试题是这样的: 存在40亿个不重复的无符号整数,其中这些数据并未排过序;给定一个无符号整数,如何快速判断这个数是否存在于这40亿个数中; 很显然,这个面试题问的是一个数据在不在的问题; 那么如何能够对数据进行判断在不在的问题? 遍历数据逐个判断 遍历数据逐个判断可以理解为一种暴力的解法,这种暴力的解法通过枚举的思路对数据逐个查询; 但实际上该方法的时间复杂度为O(N)[由于需要遍历整组数据]......;
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