BloomFilter
bloom原理
bloom原理Bloom原理：数据过滤与查找的高效利器随着互联网的发展和数据的爆炸增长，人们面临着海量数据的处理和查找问题。
如何快速有效地过滤出所需数据，成为了一个急需解决的问题。
在这个背景下，Bloom原理应运而生，成为了一种高效的数据过滤与查找工具。
Bloom原理最早由布隆（Burton H.Bloom）在1970年提出，它基于一种简单而巧妙的数据结构——Bloom Filter。
Bloom Filter 是一种用于判断某个元素是否属于一个集合的概率型数据结构，它可以快速过滤掉不可能包含该元素的集合，从而大大提高数据的查找效率。
Bloom Filter的核心思想是利用多个哈希函数对元素进行多次哈希，然后将哈希结果映射到一个位数组中。
当某个元素需要判断是否存在于集合中时，只需通过多个哈希函数计算出对应的位数组下标，并检查这些位是否都被置为1。
如果有任何一个位为0，则可以直接判断该元素不存在于集合中；如果所有位都为1，则说明该元素可能存在于集合中，但也有一定的误判概率。
Bloom原理的高效性体现在两个方面。
首先，Bloom Filter的查询时间复杂度为O(k)，其中k为哈希函数的个数。
由于哈希函数的计算时间相对较低，因此Bloom Filter的查询速度非常快。
其次，Bloom Filter通过牺牲一定的准确性，来换取更高的存储效率。
位数组的长度和哈希函数的个数会直接影响到Bloom Filter的准确性和存储空间。
通过适当调整这两个参数，可以在准确性和存储空间之间进行平衡，从而达到最优的性能。
Bloom原理在实际应用中有着广泛的用途。
首先，在大规模数据集中进行查找时，可以利用Bloom Filter过滤掉绝大部分不符合条件的数据，从而减少了实际查询的次数，提高了查询效率。
其次，在分布式系统中，Bloom Filter可以用于快速判断某个数据是否存在于本地缓存中，从而避免了频繁的网络请求，减轻了系统的负载。
bloomfilter算法
Bloom Filter算法1. 引言Bloom Filter是一种概率数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。
它通过使用位数组和多个哈希函数来实现高效的查询操作。
Bloom Filter具有快速查询、低内存占用和可调控的误判率等特点，在实际应用中被广泛使用。
本文将介绍Bloom Filter算法的原理、应用场景以及实现细节，并对其优缺点进行分析。
2. 原理Bloom Filter的核心思想是利用位数组和多个哈希函数来表示一个集合，并通过检查位数组中的特定位置来判断元素是否存在于集合中。
具体步骤如下：1.初始化：创建一个长度为m的位数组，所有位都初始化为0。
2.插入元素：将要插入的元素经过k个独立的哈希函数计算得到k个哈希值，然后将位数组中对应位置设置为1。
3.查询元素：将要查询的元素经过k个独立的哈希函数计算得到k个哈希值，然后检查位数组中对应位置是否都为1。
如果有任何一个位置不为1，则可以确定该元素不存在于集合中；否则，该元素可能存在于集合中（存在一定的误判率）。
Bloom Filter通过增加哈希函数的数量和位数组的长度，可以有效地降低误判率。
但是，随着哈希函数数量和位数组长度的增加，Bloom Filter的存储空间和查询时间也会增加。
3. 应用场景Bloom Filter在以下场景中得到广泛应用：3.1 垃圾邮件过滤Bloom Filter可以用于过滤垃圾邮件。
将已知的垃圾邮件地址构建成一个Bloom Filter，然后对每封新收到的邮件进行查询。
如果查询结果为存在，则可以判断该邮件是垃圾邮件；否则，该邮件可能是正常邮件（存在一定的误判率）。
3.2 缓存优化Bloom Filter可以用于缓存优化。
将已经访问过的数据项构建成一个Bloom Filter，然后对每个新访问请求进行查询。
如果查询结果为不存在，则可以避免不必要的缓存读取操作；否则，继续进行后续缓存读取操作。
3.3 URL去重Bloom Filter可以用于URL去重。
guava bloomfilter原理
guava bloomfilter原理Guava Bloom Filter原理Bloom Filter是一种空间效率高、时间复杂度低的概率型数据结构，主要用于判断某个元素是否存在于一个集合中。
而Guava Bloom Filter则是Google Guava库中对Bloom Filter的实现。
一、Bloom Filter简介Bloom Filter由Burton Howard Bloom于1970年提出，它通过使用位数组和多个哈希函数来判断元素是否存在。
Bloom Filter的特点是具有较小的空间占用和快速的查询速度，但是它也存在一定的误判率，即查询结果可能会错误地判断某个元素存在于集合中。
二、Guava Bloom Filter原理Guava Bloom Filter是Google Guava库中的一个工具类，用于实现Bloom Filter。
它采用了BitSet来表示位数组，并且提供了多个哈希函数。
1. 初始化在使用Guava Bloom Filter之前，首先需要进行初始化。
初始化时需要指定预期插入的元素个数以及期望的误判率。
根据这两个参数，Guava Bloom Filter会计算出所需的位数组大小和哈希函数个数，并进行相应的初始化。
2. 插入元素插入元素时，首先需要将元素通过多个哈希函数映射到位数组中的多个位置，并将这些位置置为1。
具体而言，Guava Bloom Filter 会将元素通过多个哈希函数计算得到多个哈希值，然后将这些哈希值对位数组的大小取模，得到位数组中的多个位置，将这些位置置为1。
3. 查询元素查询元素时，首先需要将待查询的元素通过多个哈希函数映射到位数组中的多个位置，并判断这些位置是否都为1。
如果所有位置都为1，则表示该元素可能存在于集合中；如果有任意一个位置不为1，则表示该元素一定不存在于集合中。
4. 误判率Bloom Filter的误判率主要取决于位数组的大小和哈希函数的个数。
bloomfilter误算率
Bloom Filter 误算率1. 引言Bloom Filter（布隆过滤器）是一种空间效率高、查询速度快的数据结构，常用于判断一个元素是否存在于一个集合中。
与传统的哈希表相比，Bloom Filter具有更低的存储需求和更快的查询速度。
然而，Bloom Filter也存在一定的误算率（False Positive Rate），即判断一个元素不存在于集合中时，可能会错误地认为该元素存在。
本文将详细介绍Bloom Filter误算率的概念、计算方法以及影响因素。
2. Bloom Filter 概述Bloom Filter由布隆在1970年提出，是一种用来检测一个元素是否属于某个集合的概率型数据结构。
它通过使用多个哈希函数和位向量（bit array）来实现。
当一个元素被加入到Bloom Filter中时，通过多次哈希函数计算得到多个哈希值，并将对应位置的位向量置为1。
在查询时，同样通过多次哈希函数计算得到多个位置，并检查位向量对应位置是否都为1，若有任意一位为0，则可以确定该元素不在集合中；若所有位均为1，则认为该元素可能存在于集合中。
3. 误算率定义误算率（False Positive Rate）指的是当一个元素被判断不存在于集合中时，却错误地判断为存在的概率。
在Bloom Filter中，误算率是由于哈希函数的冲突以及位向量的存在碰撞导致的。
4. 误算率计算Bloom Filter的误算率可以通过以下公式进行计算：P(False Positive) = (1 - e^(-k * n / m))^k其中，k代表哈希函数的个数，n代表已加入Bloom Filter中的元素数量，m代表位向量（bit array）的长度。
5. 影响因素Bloom Filter误算率受到以下几个因素的影响：5.1 哈希函数个数（k）哈希函数个数决定了元素被映射到位向量上多少位置。
较多的哈希函数可以降低误算率，但会增加计算开销。
浅谈布隆过滤器BloomFilter
浅谈布隆过滤器BloomFilter先从⼀道⾯试题开始：给A,B两个⽂件，各存放50亿条URL，每条URL占⽤64字节，内存限制是4G，让你找出A,B⽂件共同的URL。
这个问题的本质在于判断⼀个元素是否在⼀个集合中。
哈希表以O(1)的时间复杂度来查询元素，但付出了空间的代价。
在这个⼤数据问题中，就算哈希表有100%的空间利⽤率，也⾄少需要50亿*64Byte的空间，4G肯定是远远不够的。
当然我们可能想到使⽤位图，每个URL取整数哈希值，置于位图相应的位置上。
4G⼤概有320亿个bit，看上去是可⾏的。
但位图适合对海量的、取值分布很均匀的集合去重。
位图的空间复杂度是随集合内最⼤元素增⼤⽽线性增⼤的。
要设计冲突率很低的哈希函数，势必要增加哈希值的取值范围，假如哈希值最⼤取到了264，位图⼤概需要23亿G的空间。
4G的位图最⼤值是320亿左右，为50亿条URL设计冲突率很低、最⼤值为320亿的哈希函数⽐较困难。
题⽬的⼀个解决思路是将⽂件切割成可以放⼊4G空间的⼩⽂件，重点在于A与B两个⽂件切割后的⼩⽂件要⼀⼀对应。
分别切割A与B⽂件，根据hash(URL) % k值将URL划分到k个不同的⽂件中，如A1，A2，...，Ak和B1，B2，...，Bk，同时可以保存hash值避免重复运算。
这样Bn⼩⽂件与A⽂件共同的URL肯定会分到对应的An⼩⽂件中。
读取An到⼀个哈希表中，再遍历Bn，判断是否有重复的URL。
另⼀个解决思路就是使⽤Bloom Filter布隆过滤器了。
Bloom Filter简介布隆过滤器(Bloom-Filter)是1970年由Bloom提出的。
它可以⽤于检索⼀个元素是否在⼀个集合中。
布隆过滤器其实是位图的⼀种扩展，不同的是要使⽤多个哈希函数。
它包括⼀个很长的⼆进制向量(位图)和⼀系列随机映射函数。
⾸先建⽴⼀个m位的位图，然后对于每⼀个加⼊的元素，使⽤k个哈希函数求k个哈希值映射到位图的k个位置，然后将这k个位置的bit全设置为1。
布隆过滤器的原理
布隆过滤器的原理布隆过滤器（Bloom Filter）是一种用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中的数据结构。
它最早由布隆在1970年提出，并以他的名字命名。
布隆过滤器使用一个相对较小的位数组和一系列的哈希函数来实现。
布隆过滤器的原理是这样的：假设有一个位数组，初始时所有位都被置为0。
我们对每一个元素进行多次哈希运算，将得到的哈希值对位数组的相应位置置为1、当要查询一个元素是否存在于集合中时，同样对该元素进行多次哈希运算，只有当所有对应的位都为1时，我们才能确定该元素存在于集合中。
若有任意一位为0，我们可以确定该元素一定不存在于集合中。
布隆过滤器的优点是空间效率非常高，它只需要使用很少的内存空间就能存储大量的元素。
另外，布隆过滤器的查询时间复杂度是O(k)，其中k是哈希函数的个数。
与其他数据结构相比，布隆过滤器在处理大规模数据时具有较高的效率。
然而，布隆过滤器也有一些缺点，最主要的是存在一定的误判率。
具体来说，布隆过滤器的步骤如下：1.创建一个长度为m的位数组，并将所有位设置为0。
2.选择k个不同的哈希函数。
这些哈希函数应能将输入元素均匀地映射到位数组中的位置。
3.将要加入集合的元素分别经过k个哈希函数的计算，得到k个哈希值。
4.将得到的k个哈希值对应的位数组位置设置为15.当要查询一个元素是否存在于集合时，同样将该元素经过k个哈希函数计算得到k个哈希值。
6.判断这k个哈希值对应的位数组位置是否是1、若都为1，则判定该元素存在于集合中；若存在任意一个位为0，则判定该元素不存在于集合中。
布隆过滤器的误判率是由布隆过滤器的位数m和哈希函数的个数k共同决定的。
误判率和位数组长度成正比，和哈希函数个数成反比。
因此，对于一个给定的集合和可以容忍的误判率，可以通过调整位数组长度和哈希函数个数来达到期望的误判率。
布隆过滤器的应用场景非常广泛。
其中一个典型的应用是在网络缓存系统中判断一个URL是否已经被访问过。
布隆过滤器实现原理
布隆过滤器实现原理布隆过滤器（Bloom Filter）是一种常用的、高效的数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。
它适用于需要高效查询的场景，如缓存、大数据集合的去重、恶意软件检测等。
布隆过滤器的实现原理基于一组位数组和哈希函数。
它的核心思想是利用位数组表示一个集合，通过多个哈希函数将元素映射到位数组上的多个位，当查询一个元素时，如果发现至少一个哈希函数对应的位都为1，则可以判定元素存在于集合中，否则元素一定不存在。
以下是布隆过滤器的具体实现原理：1.初始化位数组：布隆过滤器的初始化需要指定位数组的大小和哈希函数的个数。
位数组中的每个位都初始化为0。
2.插入元素：当要向布隆过滤器中插入一个元素时，首先对元素执行多个哈希函数，每个哈希函数都会输出一个位数组的下标。
然后将这些下标对应的位都设置为1。
3.查询元素：当要查询一个元素是否存在于布隆过滤器中时，同样对元素执行多个哈希函数，每个哈希函数都会输出一个位数组的下标。
然后检查这些下标对应的位是否都为1，如果至少一个位为0，则可以判定元素不存在于集合中，否则可以判定元素存在于集合中。
需要注意的是，由于哈希函数的输出可能存在冲突，即不同的元素可能会映射到相同的位数组下标，这就导致布隆过滤器存在一定的误判率。
因此，布隆过滤器可以判定一个元素不在集合中，但不能百分之百确定元素在集合中。
以下是布隆过滤器的一些特点：1.空间效率高：由于使用位数组表示集合，这种数据结构相对于传统的哈希表可以大大减少内存空间的使用。
2.时间效率高：布隆过滤器的查询时间复杂度为O(k)，其中k是哈希函数的个数，不受集合大小的影响。
在处理海量数据时，布隆过滤器可以提供非常高的查询效率。
3.哈希函数的选择：布隆过滤器的性能和哈希函数的选择密切相关。
良好的哈希函数应具有低冲突率和均匀分布的特点，以最大程度地减少误判率。
4.无法删除元素：布隆过滤器中的位数组常驻内存，无法删除已插入的元素。
布隆过滤器(Bloom_Filter)
查询
如图S{x,y,z}集合中的每个元素，用3个hash函数映射到{1,…,18}范围内， 将相应的位置为1 w表示待查询元素 用相同的3个hash函数，将w映射到{1,…,18}范围内 如果每位都是1，则表示w在集合中，否表表示不在集合中
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假阳性，误报） 它通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。 /jiaomeng/archive/2007/01/27/1495500.aspx
所以，p=1/2时错误率最小，也就是让一半的 位空着 m
k ln 2 * n
需要对少位呢？(m)
推导过程略，直接上结果公式： (假设，允许的false rate为f’)
m n * log2 e * log2 (1/f )
'
n *1.44* log2 (1/f )
'
Hash算法
FP1 FP2 13 13 17 17 17 17 17
FP3 23 23 23 23 23
FP1
FP2
FP3
37091 3691 38 36958 3770 47 36585 3689 38 36569 3701 45 36533 3552 41
10064W 6M
11M 13
11981 W 16773W 11M 14M 19M 13
(Vector size)m
内存
(Hash num) k
X
N 50W 100W 300W 500W 1000W
FP1 958W 1917 W 5751 W 9585 W
bloomfilter误算率
bloomfilter误算率（原创实用版）目录1.引言2.Bloom Filter 的原理3.Bloom Filter 的误算率4.降低 Bloom Filter 误算率的方法5.结论正文【引言】Bloom Filter 是一种用于检测一个元素是否属于某个集合的高效算法，它特别适用于处理大规模数据。
然而，Bloom Filter 的误算率是一个需要关注的问题。
本文将介绍 Bloom Filter 的原理，误算率以及如何降低误算率。
【Bloom Filter 的原理】Bloom Filter 的核心思想是利用多个位数来检测一个元素是否属于某个集合。
当一个元素被添加到集合中时，相应的位数会被设置为 1。
检测一个元素是否属于集合时，只需查看对应的位数是否为 1。
如果某个位数被误置为 1，那么这个元素就有可能被误判为属于集合。
【Bloom Filter 的误算率】Bloom Filter 的误算率是指在所有被检测的元素中，实际不属于集合的元素被误判为属于集合的概率。
误算率的大小取决于 Bloom Filter 的设置参数，如集合大小、位数等。
一般来说，误算率与位数成反比，与集合大小成正比。
【降低 Bloom Filter 误算率的方法】降低 Bloom Filter 误算率的方法主要有以下几种：1.增加位数：增加位数可以降低误算率，但同时也会增加空间开销和计算复杂度。
2.减小集合大小：减小集合大小可以降低误算率，但可能会影响检测的效率。
3.优化检测算法：通过改进检测算法，可以在保持集合大小和位数不变的情况下，降低误算率。
【结论】Bloom Filter 是一种高效且可扩展的算法，但在处理大规模数据时，误算率是一个需要关注的问题。
布隆过滤器（BloomFilter）详解
布隆过滤器（BloomFilter）详解直观的说，bloom算法类似⼀个hash set，⽤来判断某个元素（key）是否在某个集合中。
和⼀般的hash set不同的是，这个算法⽆需存储key的值，对于每个key，只需要k个⽐特位，每个存储⼀个标志，⽤来判断key是否在集合中。
算法：1. ⾸先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数2. 初始化时，需要⼀个长度为n⽐特的数组，每个⽐特位初始化为03. 某个key加⼊集合时，⽤k个hash函数计算出k个散列值，并把数组中对应的⽐特位置为14. 判断某个key是否在集合时，⽤k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的⽐特位，如果所有的⽐特位都是1，认为在集合中。
优点：不需要存储key，节省空间缺点：1. 算法判断key在集合中时，有⼀定的概率key其实不在集合中2. ⽆法删除典型的应⽤场景：某些存储系统的设计中，会存在空查询缺陷：当查询⼀个不存在的key时，需要访问慢设备，导致效率低下。
⽐如⼀个前端页⾯的缓存系统，可能这样设计：先查询某个页⾯在本地是否存在，如果存在就直接返回，如果不存在，就从后端获取。
但是当频繁从缓存系统查询⼀个页⾯时，缓存系统将会频繁请求后端，把压⼒导⼊后端。
这是只要增加⼀个bloom算法的服务，后端插⼊⼀个key时，在这个服务中设置⼀次需要查询后端时，先判断key在后端是否存在，这样就能避免后端的压⼒。
布隆过滤器［1］（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，但是实际上该元素并不在集合中）和删除困难，但是没有识别错误的情形（即假反例False negatives，如果某个元素确实没有在该集合中，那么Bloom Filter 是不会报告该元素存在于集合中的，所以不会漏报）。
bloomfilter构造参数
Bloom Filter 是一个用于判断某个元素是否属于一个集合的数据结构，它可以在很小的内存空间下实现高效的查询操作。
Bloom Filter 由一个位数组和多个不同的哈希函数组成，它通过将每个元素经过多个哈希函数映射到位数组的不同位置来实现判断元素是否属于集合的功能。
在构造 Bloom Filter 时，需要确定的参数主要包括位数组大小和哈希函数数量及其种类。
下面将结合实际场景，介绍如何构造 Bloom Filter 的参数。
1. 位数组大小位数组的大小决定了 Bloom Filter 可以表示的元素数量以及误判率。
通常情况下，位数组的大小取决于预期包含的元素数量和允许的误判率，可以通过下面的公式来计算位数组的大小：```mathm = -n * ln(p) / (ln(2) ^ 2)```其中，m 为位数组大小，n 为预期包含的元素数量，p 为允许的误判率。
根据实际需要，选择合适的位数组大小对于 Bloom Filter 的性能有重要影响。
2. 哈希函数数量及种类Bloom Filter 需要使用多个不同的哈希函数来将元素映射到位数组的不同位置，这样可以降低误判率并提高查询准确性。
在选择哈希函数时，需要考虑哈希函数的分布均匀性、计算速度和实现复杂度。
通常情况下，会选择几种不同的哈希函数，并对输入元素分别进行哈希，以增加 Bloom Filter 的准确性。
3. 其他参数除了位数组大小和哈希函数数量及种类外，还可以根据具体应用场景确定其他参数，例如哈希函数的种子值，位数组的初始值等。
这些参数可以根据具体情况进行调整和优化，以满足应用的需求。
总结在构造 Bloom Filter 的参数时，需要根据具体的应用场景和需求来确定位数组大小、哈希函数数量及其种类等参数，并通过实验和测试来优化和调整这些参数，以达到最佳的性能和准确性。
需要注意对Bloom Filter 进行合理的空间和时间权衡，以满足实际应用的需求。
bloomfilter误算率
bloomfilter误算率Bloom Filter误算率随着大数据时代的到来，数据的增长速度越来越快，对于海量数据的快速查询和去重成为了一个重要的问题。
而Bloom Filter作为一种高效的数据结构，被广泛应用于数据查询和去重的场景。
然而，Bloom Filter也存在一个重要的指标——误算率，它直接影响着Bloom Filter的准确性和可靠性。
本文将深入探讨Bloom Filter误算率的定义、原理、计算方法以及如何降低误算率的方法。
一、Bloom Filter误算率的定义与原理Bloom Filter是一种使用位数组和哈希函数组合实现的数据结构，通过对数据进行多次哈希映射，将数据映射到位数组中的多个位置上。
当查询某个数据是否存在时，同样对该数据进行多次哈希映射，检查对应的位数组位置是否都为1，若都为1，则表示可能存在该数据；若有任何一个位数组位置为0，则表示该数据一定不存在。
误算率是指当查询某个数据是否存在时，Bloom Filter错误判断为存在的概率。
由于Bloom Filter使用多个哈希函数，当多个不重叠的数据映射到同一位数组位置时，可能会造成误算。
误算率随着位数组大小和哈希函数数量的增加而降低，但同时也会增加空间和计算开销。
二、Bloom Filter误算率的计算方法Bloom Filter误算率的计算方法比较简单，可以使用如下公式进行计算：P = (1 - e^(-k*n/m))^k其中，P表示误算率；k表示哈希函数的数量；n表示被存放到Bloom Filter中的数据数量；m表示位数组的大小。
通过该公式，可以根据实际的哈希函数数量、数据数量和位数组大小来估算误算率，以此为基础来优化Bloom Filter的性能。
三、降低Bloom Filter误算率的方法针对Bloom Filter误算率较高的问题，我们可以采取一些策略来降低误算率，提高Bloom Filter的准确性。
bloomfilter算法
bloomfilter算法Bloom Filter 是一种概率型数据结构，用于判断一些元素是否存在于一个集合中。
它具有快速查询的特点，并且占用的内存空间相对较小。
Bloom Filter 最初由 Burton H. Bloom 在 1970 年提出，并在之后被广泛用于大量数据的判重、缓存和分布式系统等场景中。
Bloom Filter 的核心思想是使用多个哈希函数将元素映射到一个位数组中。
在判断元素是否存在时，需要对元素进行同样的哈希映射，并检查位数组中对应的位是否全部为 1、如果有任意一位为 0，则表示元素不存在；如果所有位都为 1，则表示元素可能存在。
Bloom Filter 的位数组通常由字节或者位组成。
每个位只能存储 0 或者 1、位数组的长度取决于所能容纳的元素数量和期望的误判率。
较长的位数组可以降低误判率，但会增加内存占用。
较短的位数组可以减少内存占用，但同时也会增加误判率。
Bloom Filter 的构建过程包括以下几个步骤：1.初始化位数组：将所有位初始化为0。
2.添加元素：将要添加的元素经过多个哈希函数的映射，得到多个哈希值。
并将对应的位数组位设置为13.查询元素：将要查询的元素经过同样的多个哈希函数的映射，得到多个哈希值。
并检查位数组中对应的位是否全部为1、如果有任意一位为0，则表示元素不存在；如果所有位都为1，则表示元素可能存在。
Bloom Filter 的优点是查询速度快，只需要做多次哈希运算和位操作即可完成查询。
由于布隆过滤器的位数组很稀疏，所以内存占用相对较小。
此外，Bloom Filter 可以进行多次添加和查询操作，不会受到之前的操作的影响。
然而，Bloom Filter 也存在一定的缺点。
首先，由于使用的是多个哈希函数，所以会对 CPU 运算造成一定压力。
其次，布隆过滤器无法删除已添加的元素，因为删除操作会导致位数组中的位发生变动，从而影响其他元素的存在判断。
最后，Bloom Filter 在判断元素是否存在时，可能会出现误判。
BloomFilter的原理及优势
BloomFilter的原理及优势BloomFilter（布隆过滤器）是一种空间效率高、时间效率快的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。
它通过多个哈希函数将元素映射到一个位数组中，并通过位数组中的值来表示元素的存在与否。
在实际应用中，BloomFilter通常用于快速判断某个元素是否可能存在于一个大规模数据集中，从而减少不必要的查询操作，提高系统性能。
本文将介绍BloomFilter的原理及其优势。
### 原理BloomFilter的原理非常简单，主要包括以下几个步骤：1. 初始化：创建一个长度为m的位数组，初始值全部设为0。
2. 添加元素：将要插入的元素通过多个哈希函数映射到位数组中的多个位置，并将这些位置的值设为1。
3. 查询元素：对于查询的元素，同样通过多个哈希函数映射到位数组中的位置，如果所有位置的值都为1，则认为元素存在；如果有任何一个位置的值为0，则元素一定不存在。
BloomFilter的原理非常简单，但却能够高效地判断元素的存在与否。
通过合理选择哈希函数的个数和位数组的长度，可以在一定的误判率下，显著减少对庞大数据集的查询次数，提高系统的性能。
### 优势BloomFilter相比于传统的数据结构（如哈希表、红黑树等）具有以下几点优势：1. **空间效率高**：BloomFilter只需要一个位数组和多个哈希函数，相比于存储原始数据的数据结构，BloomFilter所需的空间通常更小。
2. **查询速度快**：由于BloomFilter只需要进行位运算，而不需要真正地比较元素的值，所以查询速度非常快，时间复杂度为O(k)，其中k为哈希函数的个数。
3. **可扩展性强**：BloomFilter支持动态添加元素，只需要不断地将新元素通过哈希函数映射到位数组中即可，无需重新构建数据结构。
4. **适用于大规模数据集**：在处理大规模数据集时，BloomFilter能够显著减少查询次数，提高系统性能，特别适用于需要快速判断元素是否存在的场景。
guava bloomfilter使用
guava bloomfilter使用Guava BloomFilter是Google Guava库中提供的一种数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。
BloomFilter可以在空间和时间上提供高效的性能，并且具有很低的误判率。
本文将介绍Guava BloomFilter的使用方法和原理。
一、BloomFilter的原理BloomFilter是一种概率型数据结构，它通过使用位数组和多个哈希函数来表示一个集合。
在插入元素时，BloomFilter会对元素进行多次哈希，然后将对应的位数组位置置为1。
在查询元素时，BloomFilter同样会对元素进行多次哈希，并检查对应的位数组位置是否为1。
如果所有的位数组位置都为1，则认为元素存在于集合中；否则，认为元素不存在。
BloomFilter的特点是可以支持大规模的数据集合，并且可以在不存储实际元素的情况下判断元素是否存在。
但是，BloomFilter也有一定的误判率，即可能将不存在的元素误判为存在。
误判率取决于位数组的大小和哈希函数的个数。
二、使用Guava BloomFilterGuava库提供了BloomFilter接口和BloomFilter实现类。
使用BloomFilter时，首先需要创建一个BloomFilter对象，并指定元素类型和期望的元素数量。
例如，可以创建一个存储String类型元素的BloomFilter，期望的元素数量为10000：```BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), 10000);```在插入元素时，可以使用put()方法将元素添加到BloomFilter中：```bloomFilter.put("element1");bloomFilter.put("element2");//...```在查询元素时，可以使用mightContain()方法判断元素是否存在于BloomFilter中：```boolean exists = bloomFilter.mightContain("element1");```如果exists为true，则元素"element1"可能存在于BloomFilter 中；如果exists为false，则元素"element1"一定不存在于BloomFilter中。
BloomFilter的基本概念和实现原理
BloomFilter的基本概念和实现原理BloomFilter的基本概念是在一个位数组中存储一系列的二进制位，初始时所有的位都被置为0。
同时，BloomFilter也会使用多个不同的哈希函数。
当一个元素要被添加到BloomFilter中时，它会被依次传入这些哈希函数，生成多个哈希值。
根据这些哈希值，对应的位数组中的位置会被置为1、判断一个元素是否存在于集合中时，同样会将该元素传入这些哈希函数，生成多个哈希值。
然后检查这些哈希值对应的位数组位置是否都为1，如果有任何一个位置为0，则可以确定该元素不在集合中；如果所有位置都为1，则该元素可能在集合中。
在初始化阶段，需要创建一个位数组和多个哈希函数。
位数组通常使用固定大小的二进制位数组，根据预估的元素数量和期望的误判率来确定大小。
哈希函数的数量和选择也会影响到BloomFilter的性能，一般需要根据预估的元素数量和位数组大小来选择合适的数量和类型的哈希函数。
在添加元素阶段，需要将待添加的元素依次传入哈希函数，生成多个哈希值。
根据这些哈希值，将位数组对应的位置置为1在判断元素阶段，需要将待判断的元素依次传入哈希函数，生成多个哈希值。
然后检查这些哈希值对应的位数组位置是否都为1，如果有任何一个位置为0，则可以确定该元素不在集合中；如果所有位置都为1，则该元素可能在集合中。
BloomFilter的优点是在判断一个元素是否属于一个集合时，具有非常高的查询速度。
因为它不需要进行具体的数据比较操作，只需要检查位数组中的位是否为1即可。
另外，BloomFilter的空间效率也很高，它只需要占用一个位数组就可以存储大量的元素。
然而，BloomFilter也存在一定的误判率。
由于哈希函数的特性，不同的元素可能会生成相同的哈希值，从而导致位数组中的位被置为1，造成误判。
因此，在使用BloomFilter时需要权衡误判率和空间的使用。
总结来说，BloomFilter是一种用于快速判断一个元素是否属于一个集合的数据结构，它利用了位数组和多个哈希函数的特性。
Bloom Filter概念和原理
Bloom Filter概念和原理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 Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。
集合表示和元素查询下面我们具体来看Bloom Filter是如何用位数组表示集合的。
初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位的位数组，每一位都置为0。
为了表达S={x1, x2,…,x n}这样一个n个元素的集合，Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。
对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置h i(x)就会被置为1（1≤i≤k）。
注意，如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起作用，后面几次将没有任何效果。
在下图中，k=3，且有两个哈希函数选中同一个位置（从左边数第五位）。
在判断y是否属于这个集合时，我们对y应用k次哈希函数，如果所有h i(y)的位置都是1（1≤i≤k），那么我们就认为y是集合中的元素，否则就认为y 不是集合中的元素。
下图中y1就不是集合中的元素。
y2或者属于这个集合，或者刚好是一个false positive。
错误率估计前面我们已经提到了，Bloom Filter在判断一个元素是否属于它表示的集合时会有一定的错误率（false positive rate），下面我们就来估计错误率的大小。
在估计之前为了简化模型，我们假设kn<m且各个哈希函数是完全随机的。
当集合S={x1, x2,…,x n}的所有元素都被k个哈希函数映射到m位的位数组中时，这个位数组中某一位还是0的概率是：其中1/m表示任意一个哈希函数选中这一位的概率（前提是哈希函数是完全随机的），(1-1/m)表示哈希一次没有选中这一位的概率。
bloomfilter原理
bloomfilter原理Bloomfilter是可以被应用在数据结构中的一种数据结构，可以检查成员关系，用于检查是否存在给定的元素。
Bloomfilter通过将元素添加到一个包含若干个位的数组中，并将数组的每个位置随机设置为1或0，使得在任何给定的位置上仅有一个位置被设置为1。
它也可以被用作一种高效率的查找算法，在不存在给定元素的情况下可以排除大量数据，从而降低比较元素的消耗。
Bloomfilter的结构非常简单，它只包含一个固定长度的布尔数组，该数组的长度由用户自定义，该数组中的每个元素均为0或1，用于标记是否包含给定的元素。
用于查询的算法十分高效，如果有一个给定的元素的位设置为0，则可以立即判断该元素不存在；如果大多数位被设置为1，则可以认为该元素可能已经存在。
因为算法本身效率极高，因此不需要访问存储该元素的数据结构，从而节省了大量的时间和资源。
Bloomfilter最初发明于1970年，由Burton Howard Bloom发明，他用它来表示集合，并定义了非常有效的算法用于查找元素在集合中是否存在。
他实现了一种极其简单的数据结构，即只需记录一个位的数组，仅涉及简单的位运算，可以提供超高的查询效率，并完全忽略没有记录在数组中的元素，从而极大地增加了系统的有效性。
虽然Bloomfilter可以在大多数场景中提供较高的效率，但它仍然有一定的缺点，即它可能会出现“假阳性”，即它可能会报告一个不存在的元素也存在；这种情况下，需要进行进一步的检查或查询才能确认该元素是否存在。
此外，由于Bloomfilter的数组长度是固定的，如果加入的元素较多，它可能会造成较大的存储开销，从而降低查询性能。
总之，Bloomfilter是一种高效率的查找算法，它可以有效地消除大量不存在的元素，大大提高查询效率，但仍然存在一定的缺点，使得它只适用于特定的场景。
因此，能够有效地使用Bloomfilter需要对其原理有深入的理解和足够的实践，以保证其在特定环境中的有效性。
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换个角度思考
• 有1000瓶药水，但是其中有一瓶是有毒的， 小白鼠吃了一个星期以后就会死掉，请问， 在一个星期内找出有毒的药物，最少需要 多少只小白鼠？
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1 2 3 4 5 … • 1000
0000000001 0000000010 0000000011 0000000100 0000000101 1111101000
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同样根据对称性法则可以得到当p’ = 1/2时，g’取得最小值。
位数组的大小
• 在错误率不大于є的情况下，m至少要等于n log2(1/є)才能表示任意n个元素的集合。 • 上面我们曾算出当k = ln2·(m/n)时错误率f最小， 这时f = (1/2)k = (1/2)mln2 / n。现在令f≤є，可以推 出 • 这个结果比前面我们算得的下界n log2(1/є)大 了log2 e ≈ 1.44倍。这说明在哈希函数的个数取 到最优时，要让错误率不超过є，m至少需要 取到最小值的1.44倍。
最优的哈希函数个数
• • 既然Bloom Filter要靠多个哈希函数将集合映射到位数组中，那么应该选择几个哈希函数才能 使元素查询时的错误率降到最低呢？这里有两个互斥的理由：如果哈希函数的个数多，那么 在对一个不属于集合的元素进行查询时得到0的概率就大；但另一方面，如果哈希函数的个 数少，那么位数组中的0就多。为了得到最优的哈希函数个数，我们需要根据上一小节中的 错误率公式进行计算。 先用p和f进行计算。注意到f = exp(k ln(1 − e−kn/m)) ，我们令g = k ln(1 − e−kn/m) ，只要让g取到最 小，f自然也取到最小。由于p = e-kn/m ，我们可以将g写成 根据对称性法则可以很容易看出当p = 1/2，也就是k = ln2·(m/n)时，g取得最小值。在这种情 况下，最小错误率f等于(1/2)k ≈ (0.6185)m/n。另外，注意到p是位数组中某一位仍是0的概率， 所以p = 1/2对应着位数组中0和1各一半。换句话说，要想保持错误率低，最好让位数组有一 半还空着。 需要强调的一点是，p = 1/2时错误率最小这个结果并不依赖于近似值p和f。同样对于f’ = exp(k ln(1 − (1 − 1/m)kn))，g’ = k ln(1 − (1 − 1/m)kn)，p’ = (1 − 1/m)kn ，我们可以将g’写成
查询
• 在判断y是否属于这个集合时，我们对y应用 k次哈希函数，如果所有hi(y)的位置都是1 （1≤i≤k），那么我们就认为y是集合中的元 素，否则就认为y不是集合中的元素。下图 中y1就不是集合中的元素。y2或者属于这个 集合，或者刚好是一个false positive。
适用场合
• 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 Position）。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 Filter通过极少的错误换取了存储空 间的极大节省。
错误概率
扩展
• 同时也不支持删除一个已经插入的关键字， 因为该关键字对应的位会牵动到其他的关 键字。 • Counting bloom filter（CBF）将位数组中的 每一位扩展为一个counter，从而支持了元 素的删除操作。 • Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素 的出现次数关联。SBF采用counter中的最小 值来近似表示元素的出现频率。
简介
• 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。
集合表示
• 下面我们具体来看Bloom Filter是如何用位数组表示 集合的。初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位 的位数组，每一位都置为0。 • 为了表达S={x1, x2,…,xn}这样一个n个元素的集合， Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到 {1,…,m}的范围中。对任意一个元素x，第i个哈希函 数映射的位置hi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。注意， 如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起 作用，后面几次将没有任何效果。在下图中，k=3， 且有两个哈希函数选中同一个位置（从左边数第五 位）。
• 网络应用 P2P网络中查找资源操作，可以对每条网络通 路保存Bloom Filter，当命中时，则选择该 通路访问。 广播消息时，可以检测某个IP是否已发包。 检测广播消息包的环路，将Bloom Filter保存 在包里，每个节点将自己添加入Bloom Filter。 信息队列管理，使用Counter Bloom Filter管理 信息流量。
• 数据字典 垃圾邮件地址过滤 来自于Google黑板报的例子。 英文的拼写检查 将词库建成一个bloomfilterFra bibliotek谢谢!
应用
• 加速查询 适用于一些key-value存储系统，当values存在 硬盘时，查询就是件费时的事。 将Storage的数据都插入Filter，在Filter中查询 都不存在时，那就不需要去Storage查询了。 当False Position出现时，只是会导致一次多余 的Storage查询。