比特幣 比較火 書本資料也較少 對cache緩存的概念就不講了 Filter 判斷這個元素在不在 經過filter判斷這個元素在不在如果不在的話肯定就不在 而如果在的話(有誤差)在從數據庫 ...
Bloom Filter是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。Bloom Filter的這種高效是有一定代價的:在判斷一個元素是否屬於某個集合時,有可能會把不屬於這個集合的元素誤認為屬於這個集合 false positive 。因此,Bloom Filter不適合那些 零錯誤 的應用場合。而在能容忍低錯誤率的應用場合下,Bloom F ...
2013-11-26 10:44 0 5308 推薦指數:
比特幣 比較火 書本資料也較少 對cache緩存的概念就不講了 Filter 判斷這個元素在不在 經過filter判斷這個元素在不在如果不在的話肯定就不在 而如果在的話(有誤差)在從數據庫 ...
算法(3)---布隆過濾器原理 開發一個電商項目,因為數據量一直在增加(已達億級),所以需要重構之前開發好的秒殺功能,為了更好的支持高並發,在驗證用戶是否重復購買的環節,就考慮用布隆過濾器。 也順便更加深入的去了解下布隆過濾器的原理,感覺還是蠻有意思的,這一連串的公式不靜 ...
Hash算法在應用中又稱為指紋(fingerprint)或者摘要(digest)算法,是一種將任意長度的明文串映射為較短的數據串(hash值)的算法,目前的Hash算法主要是MD5系列算法與SHA系統算法 一個好的Hash算法需要具有四個特性,即正向快速 ,逆向困難,輸入敏感 ,沖突避免 ...
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天的文章和大家一起來學習大數據領域一個經常用到的算法——布隆過濾器。如果看過《數學之美》的同學對它應該並不陌生,它經常用在集合的判斷上,在海量數據的場景當中用來快速地判斷某個元素在不在一個龐大的集合當中。它的原理不難,但是設計 ...
BloomFilter算法,是一種大數據排重算法。在一個數據量很大的集合里,能准確斷定一個對象不在集合里;判斷一個對象有可能在集合里,而且占用的空間不大。它不適合那種要求准確率很高的情況,零錯誤的場景。通過犧牲部分准確率達到高效利用空間的目的 ...
布隆過濾器 假如有1億個不重復的正整數(大致范圍已知),但是只有1G的內存可用,如何判斷該范圍內的某個數是否出現在這1億個數中?最常用的處理辦法是利用位圖,1*108/1024*1024*8=11.9,也只需要申請12M的內存 ...
布隆過濾器 譚文濤 2021-12-24 假如你在程序員的面試中碰到如下問題,你該如何回答: 1、 比如中國現在接種第3針加強針新冠疫苗的人數已超過10億,怎樣快速判斷出一位持有中國身份證的居民沒有接種第3針疫苗? 2、 因為你和領導喜歡公司同一個妹子,你的領導想辭退你,但你平時的工作 ...
試想一下這樣的場景,當黑客故意訪問不存在的數據,導致程序不斷訪問DB數據庫的數據,數據庫會不會掛掉?答案是會的。所以為了避免這種情況發生,當黑客訪問不存在的緩存時能夠迅速返回避免緩存及DB掛掉,引出了今天講的布隆過濾器。 布隆過濾器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它實際上 ...