Bloom Filter概念和原理 - Bloom Filter - 博客频道 - youkuaiyun.com

最新推荐文章于 2024-09-10 08:25:59 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/trying/archive/2012/10/16/2863814.html
本文深入探讨了BloomFilter的概念和原理，包括其如何高效地用于数据查询和存储，以及实现细节和应用场景。
Objective-C实现BloomFilter布隆过滤器的算法（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-18 101
Objective-C实现BloomFilter布隆过滤器的算法（附完整源码）
HBase总结（九）Bloom Filter概念和原理
Java海洋
10-11 9468
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
BloomFilter .NET:BloomFilter .NET-Bloom Filter的.NET实现-开源
04-26
Magnus Skjegstad从Java实现中移植的内容：https://github.com/MagnusS/Java-BloomFilter Bloom过滤器是一种数据结构，旨在快速且高效地告知您元素是否存在于集合中。 它是一个概率数据结构：虽然可以肯定地告诉您集合中没有给定元素，但是我只能告诉您集合中某个给定元素是PROBABLY（换句话说，可能会出现假阳性结果，但是不是假阴性）
布隆过滤器原理
qq_43193797的博客
11-11 368
布隆过滤器（Bloom Filter）的核心实现是一个超大的位数组和几个哈希函数。假设位数组的长度为m，哈希函数的个数为k 以上图为例，具体的操作流程：假设集合里面有3个元素{x, y, z}，哈希函数的个数为3。首先将位数组进行初始化，将里面每个位都设置位0。对于集合里面的每一个元素，将元素依次通过3个哈希函数进行映射，每次映射都会产生一个哈希值，这个值对应位数组上面的一个点，然后将位数组对应的位置标记为1。查询W元素是否存在集合中的时候，同样的方法将W通过哈希映射到位数组上的3个点。如果3个点的其中有
BloomFilter.NetCore：高效概率数据结构的开源利器
gitblog_00706的博客
09-10 443
BloomFilter.NetCore：高效概率数据结构的开源利器 项目介绍 BloomFilter.NetCore 是一个基于 .NET Core 的开源项目，专注于实现高效的布隆过滤器（Bloom Filter）。布隆过滤器是一种概率性的数据结构，能够在极小的空间内存储大量数据，并通过允许一定概率的误判（false positives）来实现高效的插入和查询操作。该项目提供了两种类型的布隆过滤...
Bloom filter(布隆过滤器)学习与使用总结
正儿八经的胡说八道的博客
11-26 2761
一、简介 当我们使用主流数据结构如 Lists, Maps, Sets, Trees等等时，我可以得到确切的结果，无论这个数据存在或是不存在。概率数据结构能够提供一种基于内存的，快速的查找出一种可能而非确切的结果。这种概率数据结构就是布隆过滤器（Bloom filter）。 布隆过滤器可以检查值是“可能在集合中”还是“绝对不在集合中”。 定义 Bloom过滤器实质上由长度为m的位向量或位列表（仅包含0或1位值的列表）组成，最初所有值均设置为0，如下所示： 在哈希表中，我们使用单个哈希函数，因此仅获得单个索
大数据杀手锏：揭秘 C++ 中 BitSet 与 BloomFilter 的神奇性能！
最新发布
10-05
本篇博客深入探讨了 C++ 中的两种重要数据结构——BitSet 和 BloomFilter。我们首先介绍了它们的基本概念和使用场景，然后详细分析了它们的实现方法，包括高效接口设计和性能优化策略。接着，我们通过对比这两种数据...
使用BloomFilter优化scrapy-redis去重
Kosmoo的博客
12-27 1万+
使用BloomFilter优化scrapy-redis去重1. 背景 做爬虫的都知道，scrapy是一个非常好用的爬虫框架，但是scrapy吃内存非常的厉害。其中有个很关键的点就在于去重。 “去重”需要考虑三个问题：去重的速度和去重的数据量大小，以及持久化存储来保证爬虫能够续爬。 去重的速度：为了保证较高的去重速度，一般是将去重放到内存中来做的。例如python内置的set( )，redis的se
BloomFilter应用与D-Lelft BloomFilter实现
haier_jiang的专栏
11-25 2604
此篇文章是开发过程中对BloomFilter应用场景的一些介绍，另外项目中实现了D-Left BloomFilter，相关实现时一些注意的地方，简单介绍下！ 首先看一些应用场景： 1.海量的黑白名单。 2.爬虫抓取时重复的URL处理。 3.数据key是否存在检测 4.(一些面试题几十亿不重复整数中判断其中一个整数是否存在的问题，BitMap/BloomFilter能很好的解决) 。。。
深入理解Bloom Filter
javasalatu
07-13 395
Bloom Filter是1970年由Bloom提出的，最初广泛用于拼写检查和数据库系统中。近年来，随着计算机和互联网技术的发展，数据集的不断扩张使得 Bloom filter获得了新生，各种新的应用和变种不断涌现。Bloom filter是一个空间效率很高的数据结构，它由一个位数组和一组hash映射函数组成。Bloom filter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...
浅谈BloomFilter【上】基本概念和实现原理
张小琦的博客专栏
11-02 7256
布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率（假正例False positives，即Bloom Filter报告某一元素存在于某集合中，但是实际上该元
pyhon3 - bloomfilter(布隆筛选器) - pybloom_live 使用
草青工作室 的专栏
04-15 1万+
pyhon3 - bloomfilter(布隆筛选器) - pybloom_live 使用 一、安装 #安装 pip3 install pybloom_live #卸载 pip3 uninstall pybloom_live 二、筛选器类型 BloomFilter（定容） ScalableBloomFilter（可伸缩的） 三、使用实例 #!/usr/bin/env python3 # ...
Bloom Filter概念和原理
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jiaomeng
01-27 30万+
Bloom Filter概念和原理焦萌 2007年1月27日 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
Bloom filter(布隆过滤器)概念与原理
永不言弃01
05-26 2万+
在大数据与云计算发展的时代，我们经常会碰到这样的问题。我们是否能高效的判断一个用户是否访问过某网站的主页（每天访问量上亿）或者需要统计网站的pv、uv。最直接的想法是将所有的访问者存起来，然后每次用户访问的时候与之前集合进行比较。不管是将访问信息存在内存（或数据库）都会对服务器造成非常大的压力。那是否存在一种方式，容忍一定的错误率，高效（计算复杂度、空间复杂度）的实现访问量信息的跟踪、统计呢？接下来介绍的布隆过滤器（Bloom Filter）就可以满足当前的使用场景（注释：基数计数法同样能满足pv、uv的统
BloomFilter(布隆过滤器)的C#实现
极客神殿
07-13 5934
BloomFilterTest的代码如下: static void Main() { BloomFilter bf = new BloomFilter(20, 3); bf.Add("testing"); bf.Add("nottesting"); bf.Add("testingag
概率数据结构：布隆过滤器
qq_30107763的博客
11-19 561
如果您有玻璃保护的书架，则可以保护书本免受灰尘和昆虫的侵害，但是如果需要，它将花费更多时间来访问这些书本。因为您首先需要滑动或打开玻璃板，然后才能拿到书本。另一方面，如果它是一个开放的书架，则可以使您更快地访问，但您将失去保护。同样，如果您按书名的书名顺序对书进行整理，则只要知道书名即可轻松搜索。但是，如果您的书架上有不同大小的箱子，并且根据它们的大小来组织书籍，那么看起来会不错，但是您可以急忙...
海量数据处理之Bloom Filter详解
jinghuainfo
08-14 1012
海量数据处理之Bloom Filter详解 前言 本博客内曾已经整理过十道海量数据处理面试题与十个方法大总结。接下来，本博客内会重点分析那些海量数据处理的方法，并重写十道海量数据处理的面试题。如果有任何问题，欢迎不吝指正。谢谢。 一、什么是Bloom Filter 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...
bloomfilter
09-01
Bloom filter的原理是基于位数组和多个哈希函数。它使用一个位数组来表示集合，初始时所有的位都被置为0。当要向Bloom filter中插入一个元素时，会将该元素经过多个哈希函数得到多个哈希值，并将对应位置的位设置为1...
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