十几亿的大数据判断是否存在---布隆过滤器
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 ...
原文：布隆过滤器 - 如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？
题目描述 一个网站有 亿 url 存在一个黑名单中，每条 url 平均 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。 不考虑细节的话，此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言，使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案。 但是，如果你在面试中回答使用散 ...
2019-06-30 13:48 0 1169 推荐指数：
相关推荐
布隆过滤器：高效、大概的判断数据是否存在
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 ...
大数据判断数据是否存在——布隆过滤器
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 ...
哈希——布隆过滤器 查黑名单（大数据 100亿数据）
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 ...
Golang中的布隆过滤器
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 ...
布隆过滤器
布隆过滤器 假如有1亿个不重复的正整数（大致范围已知），但是只有1G的内存可用，如何判断该范围内的某个数是否出现在这1亿个数中？最常用的处理办法是利用位图，1*108/1024*1024*8=11.9，也只需要申请12M的内存 ...
布隆过滤器 - URL去重，字符串去重
布隆过滤器用于字符串去重复，比如网络爬虫抓取时URL去重、邮件提供商反垃圾黑名单Email地址去重。等等。用哈希表也可以用于元素去重，但是占用空间比较大，而且空间使用率只有50%。 布隆过滤器只占哈希表的1/8或1/4的空间复杂度，就能解决同样的问题，但是有一定的误判，而且不能删除已有元素 ...
布隆过滤器
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 ...