yuanmartin的博客

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

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一. 实例二. Bloom Filter的算法(1) 加入字符串过程(2) 检查字符串是否存在的过程(3) 删除字符串过程三. Bloom Filter参数选择(1)哈希函数选择(2)Bit数组大小选择四. Bloom Filter实现代码前言Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。一.

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总结分析前言1. Bloom Filtering3. 堆技术前言海量数据处理中常用到的技术，如下：1. Bloom Filtering基本的Bloom Filtering支持快速的插入和查找操作，是一种hash表技术。基本的数据结构非常简单，容量为m的位数组，k个hash函数，将输入的n个元素存储在位数组里面。每次插入一个新的元素，先计算该元素的k个hash指，将位数组对应hash值位置为1. 查找某个元素时，同样的先计算k个