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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本文介绍了布隆过滤器的基本概念及其工作原理，并提供了详细的解释帮助理解这种数据结构如何高效地进行元素存在性的判断。

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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 96
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 9458
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
11-11 365
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
09-10 438
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 2754
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...
BloomFilter应用与D-Lelft BloomFilter实现
haier_jiang的专栏
11-25 2600
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) 。。。
『 C++ - STL 』位图(BitMap)与布隆过滤器(Bloom Filter)
小侯宝的博客
02-15 1523
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]......;
深入理解Bloom Filter
javasalatu
07-13 392
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 7248
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
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
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 # ...
大数据量下的集合过滤—Bloom Filter
八行书
06-23 3824
算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及检索的时间越来越长，导致内存开销...
海量数据处理之Bloom Filter详解
jinghuainfo
08-14 1009
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简介
一群专业码农的笔记本
06-04 3567
一.简介 BloomFilter底层是一个位图（位数组）的数据结构，通过k个hash函数将这个元素映射到位数组的k个点，将他们设置为1。检索时，我们查看这k个点是否都为1就能够判断元素是否在BloomFilter中（会有一定的误差率）；如果k个点有一个点不为1，那么这个元素肯定不在BloomFilter里面。大致的数据结构： 二.使用场景 1.海量数据的去重 2.处理缓存穿透的场景，用于校验请求...
bloomfilter详解（布隆过滤器）
老码农
01-12 3742
目录 目录 描述 算法描述 误判率计算和证明 总结 参考文章 描述 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，Bloo
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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