集合数据结构一般都有这么一个方法：contains。其作用就是判断给定的元素是否存在集合中，这是一个常用的方法。其最简单的内部实现即遍历集合内的元素，一个个的判断是否与给定元素相等。为了更高效点我们甚至可以采用“更好的（好是相对的）”算法实现。比如如果该集合是已经排序的，那么我们用二分查找来实现 ...

Bloom Filter算法详解 什么是布隆过滤器 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 (下面详细说)，实际上你也可以把它简单理解为一个不怎么精确的set结构，当你使用它的contains方法判断某个对象 ...

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 ...

题外话： 很久没写博客了，因为前一段时间过年在家放假，又因为自己保研了，所以一直比较闲。整个假期，基本都在准备毕业设计的相关内容。我毕业设计的方向是关于搜索引擎的，因此，期间阅读了大量相关论文。阅读了很多论文和技术书籍之后，我有几点感触。首先，发现国内很多论文或是书籍只是大量引述其他人 ...

原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11632622.html 背景 比如刷抖音的时候，抖音会不停的推荐新的内容，而它每次推荐时候都要去重，以去掉那些我们已经看过的内容，问题是抖音是如何实现推送去重的？ Bloom ...

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 ...

前期准备 redis原生并不带布隆过滤器，需要单独下载并自行编译和加载。 1.下载redisbloom插件(redis官网下载即可) https://github.com/RedisLab ...

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 ...