集合數據結構一般都有這么一個方法：contains。其作用就是判斷給定的元素是否存在集合中，這是一個常用的方法。其最簡單的內部實現即遍歷集合內的元素，一個個的判斷是否與給定元素相等。為了更高效點我們甚至可以采用“更好的（好是相對的）”算法實現。比如如果該集合是已經排序的，那么我們用二分查找來實現 ...

Bloom Filter算法詳解 什么是布隆過濾器 布隆過濾器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數 (下面詳細說)，實際上你也可以把它簡單理解為一個不怎么精確的set結構，當你使用它的contains方法判斷某個對象 ...

1、布隆過濾器是什么？　 　　又快又小的處理方法　　布隆過濾器(Bloom Filter):是一種空間效率極高的概率型算法和數據結構，用於判斷一個元素是否在集合中（類似Hashset）。　　它的核心一個很長的二進制向量和一系列hash函數 　　數組長度以及hash函數的個數都是動態確定 ...

題外話： 很久沒寫博客了，因為前一段時間過年在家放假，又因為自己保研了，所以一直比較閑。整個假期，基本都在准備畢業設計的相關內容。我畢業設計的方向是關於搜索引擎的，因此，期間閱讀了大量相關論文。閱讀了很多論文和技術書籍之后，我有幾點感觸。首先，發現國內很多論文或是書籍只是大量引述其他人 ...

原創轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11632622.html 背景 比如刷抖音的時候，抖音會不停的推薦新的內容，而它每次推薦時候都要去重，以去掉那些我們已經看過的內容，問題是抖音是如何實現推送去重的？ Bloom ...

0. 科普1. 為什么需要Bloom Filter2. 基本原理3. 如何設計Bloom Filter4. 實例操作5. 擴展 0. 科普 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一種多哈希函數映射的快速查找算法。通常應用在一些需要快速判斷某個元素是否屬於集合 ...

前期准備 redis原生並不帶布隆過濾器，需要單獨下載並自行編譯和加載。 1.下載redisbloom插件(redis官網下載即可) https://github.com/RedisLab ...

Bloom Filter一般用於數據的去重計算，近似於HashSet的功能；但是不同於Bitmap（用於精確計算），其為一種估算的數據結構，存在誤判（false positive）的情況。 1. 基本原理 Bloom Filter能高效地表征數據集合\(S = \lbrace x_1 ,x_2 ...