BloomFilter——读数学之美札记

　　之前接触过bitmap，读吴军先生的数学之美，看到了一个更强大的数据结构，布隆过滤器（Bloomfilter），赶紧记下来吧，忘了怪可惜的。

　　bitmap的使用是很有局限性的，往往只能用于海量数值型数据查重，查漏。对于海量URL，字符串等等就显得无能为力了，这时候如果追求高效的时间复杂度O(k)(k一般是很小的常数，基本相当于O(1))，BloomFilter就有用武之地了。

　　先说BF的缺点吧：仨字儿，不精确。什么意思呢？就是它不保证给出的结果一定为真，只能说非常可能是真的，这是概率性的，而且这个概率我们可以根据情况通过不复杂的运算给出来。

　　BF的优点：1.时间复杂度低，速度快，仅次于hashmap，基本O(1)。2.空间复杂度低，一般要达到万分之一以下的错误率只需要hashmap的1/8甚至更少。3.有以上两点还不够吗？多少是多啊，要啥自行车啊。

关于BF的具体细节网上一搜一大堆，这里不再赘述，给个链接，自己看：

BloomFilter详解

这里想试着写一下BloomFilter的谎报军情概率公式，网上的链接都是直接给公式，也不说怎么来的，这里试着推一下，字迹有点乱，身在星巴克，纸不多了，应该可以看清楚吧：