转自:http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500 之前看数学之美丽,里面有提到布隆过滤器的过滤垃圾邮件,感觉到何其的牛,竟然有这么高效的算法,一直在听这个名词,但一直没有正儿八经的去了解,今天看到了一篇关于Bloom Filter 的讲解,真是有种沁人心脾的感觉.转过来加深自己的了解. 在开始转载之前,为了加深读者的印象,先介绍一下在BloomFilter里面含有的重要角色 先在脑中留下印象,然后在来消化转载的内容 Bloom Fi…

Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.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.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.…

目录 1. 布隆过滤器的概念 2. 布隆过滤器应用场景 3. 布隆过滤器工作原理 4. 布隆过滤器的优缺点 5. 布隆过滤器注意事项 6. Go实现布隆过滤器 1. 布隆过滤器的概念 布隆过滤器(Bloom Filter) 是由 Howard Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员,即判定 "可能已存在和绝对不存在" 两种情况.如果检测结果为是,该元素不一定在集合中:但如果检测结果为否,该元素一定不在集合中,…

本文介绍了布隆过滤器的概念及变体,这种描述非常适合代码模拟实现.重点在于标准布隆过滤器和计算布隆过滤器,其他的大都在此基础上优化.文末附上了标准布隆过滤器和计算布隆过滤器的代码实现(Java版和Python版) 本文内容皆来自 <Foundations of Computers Systems Research>一书,自己翻译的,转载请注明出处,不准确的部分请告知,欢迎讨论. 布隆过滤器是什么? 布隆过滤器是一个高效的数据结构,用于集合成员查询,具有非常低的空间复杂度.     标准布隆过滤器…

前言 本文将以 C# 语言来实现一个简单的布隆过滤器,为简化说明,设计得很简单,仅供学习使用. 感谢@时总百忙之中的指导. 布隆过滤器简介 布隆过滤器(Bloom filter)是一种特殊的 Hash Table,能够以较小的存储空间较快地判断出数据是否存在.常用于允许一定误判率的数据过滤及防止缓存击穿及等场景. 相较于 .NET 中的 HashSet 这样传统的 Hash Table,存在以下的优劣势. 优势: 占用的存储空间较小.不需要像 HashSet 一样存储 Key 的原始数据. 劣势…

一.Redis位图 1.位图的最小单位是bit,每个bit的值只能是0和1,位图的应用场景一般用于一些签到记录,例如打卡等. 场景举例: 例如某APP要存储用户的打卡记录,如果按照正常的思路来做,可能是用户每天是否打卡的记录都单独设置一个key-value键值对来存储,这样的话,每个用户每天都需要耗费一个键值对空间.而如果是位图,就可以很方便地通过位图来进行记录,例如如下图: 位图不算基础数据结构或者特殊数据结构,其本质上还是字符串.由于每个bit代表一个数据,所以还可以当作是bit数组来看待.…

Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计,可以自己来做,也可以借助一些第三方的工具,比如 cnzz,友盟 等. 如果自己实现,pv 比较简单,可以直接通过 Redis 计数器就能实现.但是 uv 就不一样,uv 涉及到另外一个问题,去重. 我们首先需要在前端给每一个用户生成一个唯一 id,无论是登录用户还是未登录用户,都要有一个唯一 id…

原文链接:http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/79431659 1.概念: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢.不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构.它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit Array)中的一个点.这…

布隆过滤器 这名词有没有听着好像很 挺高大上的,的确,它也是一种很重要的结构,下面一起看看: 一:说说历史: (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…

本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器,但是在介绍布隆过滤器之前,我们首先介绍一下,为啥要使用布隆过滤器. 1.布隆过滤器使用场景 比如有如下几个需求: ①.原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢. 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,…