布隆过滤器（Bloom Filter）原理以及应用
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 ...
原文：浅析布隆过滤器(Bloom Filter)的实现原理及应用
一 什么情况下需要布隆过滤器 先来看几个比较常见的例子： 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail 等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点： 如何判断一个元素是否存在一个集合中 常规思路： 数组 链表 树 平衡二叉树 Trie Map 红黑树 哈希表 虽然上面描述的这几 ...
2021-09-08 12:19 0 125 推荐指数：
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布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现
什么情况下需要布隆过滤器？ 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点 ...
Bloom Filter(布隆过滤器)的概念和原理
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 ...
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布隆过滤器 Bloom Filter
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布隆过滤器(Bloom Filter)
介绍： 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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 应用例子 ...
缓存穿透解决方案之布隆过滤器(Bloom Filter)原理及Guava中的实现
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浅谈布隆过滤器Bloom Filter
先从一道面试题开始： 给A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。 这个问题的本质在于判断一个元素是否在一个集合中。哈 ...