Bloom Filter是1970年由Bloom提出的，最初廣泛用於拼寫檢查和數據庫系統中。近年來，隨着計算機和互聯網技術的發展，數據集的不斷擴張使得Bloom Filter獲得了新生，各種新的應用和變種不斷涌現。Bloom Filter是一個空間效率很高的隨機數據結構，它由一個位數組和一組 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 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 ...

文章收錄在 GitHub JavaKeeper ，N線互聯網開發必備技能兵器譜 什么是 BloomFilter 布隆過濾器（英語：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。主要用於判斷一個元素是否在一個集合中。 通常 ...

1 什么是布隆過濾器 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”，或者說“判斷一個元素是否存在一個集合中”，比如： 字處理軟件中 ...

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 ...

一 前言 假如有一個15億用戶的系統，每天有幾億用戶訪問系統，要如何快速判斷是否為系統中的用戶呢？ 方法一，將15億用戶存儲在數據庫中，每次用戶訪問系統，都到數據庫進行查詢判斷，准確性高，但是查詢速度會比較慢。 方法二，將15億用戶緩存在Redis內存中，每次用戶訪問系統，都到 ...