1. Bloom-Filter算法簡介 Bloom-Filter,即布隆過濾器,1970年由Bloom中提出。它可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。 Bloom Filter(BF)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 ...
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。 . 基本原理 Bloom Filter能高效地表征數據集合 S lbrace x ,x ,...,x n rbrace ,判斷某個數據是否屬於這個集合。其基本思想如下:用長度為 m 的位數組 A 來存儲集合信息 ...
2016-09-18 16:13 2 1405 推薦指數:
1. Bloom-Filter算法簡介 Bloom-Filter,即布隆過濾器,1970年由Bloom中提出。它可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。 Bloom Filter(BF)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 ...
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 ...
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 ...
算法背景 如果想判斷一個元素是不是在一個集合里,一般想到的是將集合中所有元素保存起來,然后通過比較確定。鏈表、樹、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等數據結構都是這種思路,存儲位置要么是磁盤,要么是內存。很多時候要么是以時間換空間,要么是以空間換時間。 在響應時間要求比較嚴格的情況下 ...
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 ...
Filter方案 Bloom Filter就是專門用來解決這種去重問題的。它在起到去重作用的同時,在空間上 ...
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 ...