布隆过滤器,你也可以处理十几亿的大数据 文章收录在 GitHub JavaKeeper ,N线互联网开发必备技能兵器谱 什么是 BloomFilter 布隆过滤器(英语: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 ...
题目:给定十亿个数字,怎么去判断这个数据是否存在 这个一个典型的查找问题,我们知道面对查找的时候,最快的查找是基于hash查找,那么都是在O 的时间内找到指定的数据集,但是这样要把数据全部load到内存里,内存大部分的时候是不支持一次性load十亿的数据的,而且hash的空间利用率来说相对比较低。 这个时候运用得比较好的方式就是利用布隆过滤器 Bloom Filter ,它可以在很小的内存空间内 ...
2018-11-27 21:53 0 1307 推荐指数:
布隆过滤器,你也可以处理十几亿的大数据 文章收录在 GitHub JavaKeeper ,N线互联网开发必备技能兵器谱 什么是 BloomFilter 布隆过滤器(英语: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 ...
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”,或者说“判断一个元素是否存在一个集合中”,比如: 字处理软件中 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天的文章和大家一起来学习大数据领域一个经常用到的算法——布隆过滤器。如果看过《数学之美》的同学对它应该并不陌生,它经常用在集合的判断上,在海量数据的场景当中用来快速地判断某个元素在不在一个庞大的集合当中。它的原理不难,但是设计 ...
查黑名单(大数据 100亿数据) 不理想的是: 1.使用哈希表来查(要使用非常大的空间) 2.改进:使用哈希分流,然后将使用多个计算机处理(浪费机器,代价高) 理想的是使用布隆过滤器(一种集合,但是有失误率,不属于黑名单的url可能会被认为在黑名单中,误报): 使用的是基本数据 ...
一、简介 Bloom filter介绍 Bloom Filter(BF)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。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断 ...
结果:使用内存27MB,查找结果一般在100毫秒以内。 ...
文章收录在 GitHub JavaKeeper ,N线互联网开发必备技能兵器谱 什么是 BloomFilter 布隆过滤器(英语: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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。 通常 ...
题目描述 一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节。这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中? 题目解析 这是一道经常在面试中出现的算法题。凭借着题目极其容易描述,电面的时候也出现过。 不考虑细节 ...