网站在线生成器,网站开发前端的工作内容是什么,wordpress媒体库显示,宁波seo推广哪家快布隆过滤器#xff08;Bloom Filter#xff09;是由Burton Howard Bloom在1970年提出的一种空间效率很高的概率型数据结构#xff0c;它用来测试一个元素是否在一个集合中。布隆过滤器可以非常快速地进行插入和查询操作#xff0c;并且非常节省空间#xff0c;但它有一个小…布隆过滤器Bloom Filter是由Burton Howard Bloom在1970年提出的一种空间效率很高的概率型数据结构它用来测试一个元素是否在一个集合中。布隆过滤器可以非常快速地进行插入和查询操作并且非常节省空间但它有一个小缺点存在一定的误报率False Positive Rate, FPR即它可能会错误地表示某个元素存在于集合中尽管实际上并不存在。然而布隆过滤器不会产生误判率False Negative也就是说如果它表示某个元素不在集合中则这个元素一定不在集合中。
布隆过滤器的工作原理如下 初始化: 首先初始化一个长度为 m 的位数组bit array或者位向量bit vector将所有的位都设置为0。同时选择 k 个独立的哈希函数每个函数都将输入映射到1到 m 位之间的某一位。 添加元素 (Insertion): 当需要将一个元素添加到布隆过滤器中时将该元素通过这 k 个哈希函数进行哈希得到 k 个数组位置。然后将这些位置对应的位都置为1。 检测元素 (Membership Query): 要检查一个元素是否在布隆过滤器中我们同样通过那 k 个哈希函数计算出该元素的 k 个位置。如果所有这些位置的位值都是1那么布隆过滤器认为该元素可能存在于集合中如果这些位置中有任何一个位值不为1那么该元素肯定不在集合中。 删除元素: 布隆过滤器本身不支持从集合中删除单个元素因为这会导致其他元素的判断变得不准确。如果要支持删除操作可以使用布隆过滤器的一种变体比如 Counting Bloom Filter它使用计数器数组取代位数组并允许元素的插入和删除。 误报率: 布隆过滤器的误判率和位数组的大小 m、哈希函数的个数 k 和已插入元素的数量 n 有关。有一系列公式可以估计误报率并据此优化 m 和 k 的选择以满足特定应用场景的需求。
布隆过滤器是一种空间效率极高的数据结构经常用于数据库和网络系统中来判断一个元素是否存在于一个大的数据集合中而不需要存储整个集合。
