【布隆过滤器】Set Membership Testing using Bloom Filter

于 2020-04-11 09:56:03 发布
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Bloom过滤器是一种简单的随机二进制数据结构，用于近似判断元素是否属于集合，可能存在误报但不会漏报。它由k个哈希函数组成，将元素映射到m位数组中。随着元素增加，误报率上升，但通常少于10位/元素即可维持低误报率。应用包括大型数据处理、硬盘读写加速，常见于Google Bigtable、Apache HBase等数据库系统。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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