布隆过滤器 Bloom Filter
一 前言 假如有一个15亿用户的系统，每天有几亿用户访问系统，要如何快速判断是否为系统中的用户呢？ 方法一，将15亿用户存储在数据库中，每次用户访问系统，都到数据库进行查询判断，准确性高，但 ...
原文：布隆过滤器(Bloom Filter)的简介, 优缺点以及使用场景
一 :什么是布隆过滤器 Bloom Filter 是由布隆 Burton Howard Bloom 在 年提出的。它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 二:使用布隆过滤器的 优势 和 缺点 优点: 它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。 这是个非常神奇的数据结构，仅需极少的空间就可以判断一个元素是不是在一个集合之内， ...
2021-11-23 09:10 0 1057 推荐指数：
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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 ...
布隆过滤器-使用场景的思考
布隆过滤器（Bloom Filter）由布隆于 1970 年提出，它实际上由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成。布隆过滤器可以用于查询一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间和时间效率都远超一般的算法，缺点是会有一定的误判和删除困难。 工作中遇到的问题 es插入时,我们需要制定id ...
布隆过滤器及其使用场景
1. 什么是布隆过滤器? 布隆过滤器(BloomFilter)是由一个叫“布隆”的小伙子在1970年提出的，它是一个很长的二进制向量，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。 在介绍原理之前，要先讲一下Hash函数的概念。 我们在Java中的HashMap，HashSet其实也接触 ...
布隆过滤器的原理以及使用场景
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布隆过滤器（Bloom Filter）详解及应用
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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 ...
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 ...