无锡手机网站制作,界面设计是什么,企业微信crm,网站主页特效欣赏什么是布隆过滤器#xff1f;
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布隆过滤器的基本原理是使用一个位数组…什么是布隆过滤器
布隆过滤器Bloom Filter是一种数据结构用于判断一个元素是否属于一个集合。它的特点是高效地判断一个元素是否可能存在于集合中但是存在一定的误判率。
布隆过滤器的基本原理是使用一个位数组Bit Array和多个哈希函数。初始时所有位都被置为0。当添加一个元素时会使用多个哈希函数计算出多个哈希值并将对应的位数组位置置为1。当判断一个元素是否存在于集合时同样使用多个哈希函数计算哈希值并检查对应的位数组位置是否都为1若有任意一位不为1则可以确定该元素一定不在集合中若所有位都为1则可能存在于集合中存在一定的误判率。总结来说就是 布隆过滤器说某个元素存在小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在那么这个元素一定不在。 应用场景 缓存系统 布隆过滤器可以用于缓存系统中用于快速判断一个数据是否存在于缓存中。在查询之前可以先使用布隆过滤器进行判断如果判断不存在则不需要查询缓存系统从而减少了查询时间。 大型数据库系统 在数据库系统中布隆过滤器可以用于快速判断一个元素是否存在于数据库中。对于一些经常被访问的热点数据可以先使用布隆过滤器进行判断如果判断不存在则可以避免进行实际的数据库查询操作。 URL去重 在网络爬虫中布隆过滤器可以用于URL的去重。当爬取一个新的URL时可以先使用布隆过滤器判断该URL是否已经存在于已爬取的URL集合中从而避免重复爬取相同的URL。 代码实现
下面用java来实现一个简单的布隆过滤器
public class BloomFilter {private static final int DEFAULT_SIZE 2 24; // 布隆过滤器的比特长度private static final int[] seeds {3, 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61}; // 哈希种子用于产生多个哈希函数private BitSet bits new BitSet(DEFAULT_SIZE);private SimpleHash[] func new SimpleHash[seeds.length]; // 存储多个哈希函数public BloomFilter() {for (int i 0; i seeds.length; i) {func[i] new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);}}public void add(String value) {if (value ! null) {for (SimpleHash f : func) {bits.set(f.hash(value), true);}}}public boolean contains(String value) {if (value null) {return false;}boolean result true;for (SimpleHash f : func) {result result bits.get(f.hash(value));}return result;}public static class SimpleHash {private int cap;private int seed;public SimpleHash(int cap, int seed) {this.cap cap;this.seed seed;}public int hash(String value) {int result 0;int len value.length();for (int i 0; i len; i) {result seed * result value.charAt(i);}return (cap - 1) result;}}public static void main(String[] args) {BloomFilter filter new BloomFilter();filter.add(test);filter.add(hello);System.out.println(filter.contains(test)); // trueSystem.out.println(filter.contains(hello)); // trueSystem.out.println(filter.contains(world)); // false}
} 、
