Bloom Filter一般用于数据的去重计算,近似于HashSet的功能:但是不同于Bitmap(用于精确计算),其为一种估算的数据结构,存在误判(false positive)的情况. 1. 基本原理 Bloom Filter能高效地表征数据集合\(S = \lbrace x_1 ,x_2 ,...,x_n \rbrace\),判断某个数据是否属于这个集合.其基本思想如下:用长度为\(m\)的位数组\(A\)来存储集合信息,同时是有\(k\)个独立的hash函数\(h_i(1\le i \l…

0. 科普1. 为什么需要Bloom Filter2. 基本原理3. 如何设计Bloom Filter4. 实例操作5. 扩展 0. 科普 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 1. 为什么需要Bloom Filter 举例说明:假设有2000万个url,现在判断一个新的url是否在这2000万个之中.可以有的思路: 将访问过的URL保存到数据库. 用Hash…

Bloom Filter 算法 Bloom filter是由Burton Bloom 在1970年提出的,其后在P2P上得到了广泛的应用.Bloom filter 算法可用来查询某一数据是否在某一数据集合中.其长处是查询效率高.可节省空间.但其缺点是会存在一定的错误.因此Bloom filter 算法仅仅能应用于那些同意有一定错误的场合.可使用Bloom filter 算法的场合包含字典软件.分布式缓存.P2P网络和资源路由等等. 使用Bloom Filter我们能够推断一个元素是否在某一个集合…

什么是Bloom Filter 先来看这样一个爬虫相关问题:文件A中有10亿条URL,每条URL占用64字节,机器的内存限制是4G,现有一个URL,请判断它是否存在于文件A中(爬过的URL无需再爬).如果有很多个URL需要判断呢? 分析之后我们可以发现,这就是快速query问题,通常查操作居多,写操作较少.要快速判断一个URL是否在文件A中,由于 \[{1,000,000,000*64 B = 64,000,000,000 B ≈ 60GB } \] 而60G是放不进内存的,所以逐个读入内存判断…

1.布隆过滤器是什么? 又快又小的处理方法 布隆过滤器(Bloom Filter):是一种空间效率极高的概率型算法和数据结构,用于判断一个元素是否在集合中(类似Hashset). 它的核心一个很长的二进制向量和一系列hash函数 数组长度以及hash函数的个数都是动态确定的. Hash函数:SHA1,SHA256,MD5.. 2.应用的经典场景 一个像Yahoo,HotMail和Gmail那样的公众电子邮件提供商, 总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人的垃圾邮件, 一个办法就是记录下那些发送垃圾邮件…

Bloom Filter(BF) 是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的高速查找算法,用于高速查找某个元素是否属于集合, 但不要求百分百的准确率. Bloom filter通经常使用于爬虫的url去重,即推断某个url是否已经被爬过. 原理方面我引用一篇别人的文章.讲的比較清晰了.在此我不予赘述. 很多其它信息能够參考其论文. 看过几个php实现的BF,都觉得可读性不是非常强. 本文主要给出我对Bloom Filter的一个php实现. 原理: <引用自这篇文章> 一. 实例 为…

应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等. 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.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和删除困难.hash原理Hash (哈希,或者散列)函数在计算机领域,尤其是数据快速查找领域,加密领域用的极广.其作用是将一个大的数据集映射到一个小…

date: 2020-04-01 17:00:00 updated: 2020-04-01 17:00:00 Bloom Filter 布隆过滤器 之前的一版笔记 点此跳转 1. 什么是布隆过滤器 本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在". 相比于传统的 List.Set.Map 等数据结构,它更高效.占用空间更少,但是缺点是其返回的结…

阅读目录: 背景介绍 算法原理 误判率 BF改进 总结 背景介绍 Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构.通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合.BF其优点在于: 插入和查询复杂度都是O(n) 空间利用率极高. 例子1: 像Yahoo这类的公共邮件服务提供商,总是需要过滤垃圾邮件. 假设有50亿个邮件地址,需要存储过滤的方法有: 所有邮件地址都存储到数据库. 缺点:每次都需要查询数据库,效率低. 使用Hashtable保存到内…

Bloom Filter 是由伯顿.布隆(Burton Bloom)在1970年提出的一种多hash函数映射的快速查找算法.它实际上是一个很长的二进制向量和一些列随机映射函数.应用在数据量很大的情况下. 算法 初始化一个m比特的值全为0的向量.选择k个不同的散列函数,散列函数的产生的值域范围是0~m-1. 1)元素加入过滤器    对于元素e1,通过k个散列函数分别产生了值为 h1 ,h2, ..., hk :    将二进制向量的第 h1 ,h2, ..., hk 位分别置为1:     2)…