pom引入依賴 一個小例子 ...

布隆過濾器 簡介：本質上布隆過濾器是一種數據結構，比較巧妙的概率型數據結構（probabilistic data structure），特點是高效地插入和查詢，可以用來告訴你 “某樣東西一定不存在或者可能存在” 判斷一個元素是不是在一個集合里，一般想到的是將所有元素保存起來，然后通過比較來確定 ...

的解決辦法。 1.2.這時布隆過濾器就可以很好的解決這個需求了，可以節約90%以上的空間，缺點就是稍微有那么 ...

什么是布隆過濾器 1970年，由布隆提出來的一個用於判斷元素是否在集合中的高效的算法，集合中的元素可以增加，但是要刪除一個元素比較困難，同時還有少量的誤報率。 在數據量比較小的時候，我們可以使用 Hash 來判斷元素是否命中，但是當元素增加起來后，Hash 算法需要的空間就會急速增長 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 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 ...

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 ...

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 ...

簡介 布隆過濾器適合大數據判重的場景，如網絡爬蟲中判斷一個URL是否已經爬取過，判斷一個用戶是否在黑名單中，判斷一個郵件是否是垃圾郵件，等等。 優點：占用空間小，效率高，簡而言之，就是以正確率換空間和時間。 缺點：有一定的誤判率，一個URL經過布隆過濾器判斷沒爬取過，那么一定沒爬取過，一個URL ...