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 ...
一 布隆過濾器是什么 布隆過濾器 Bloom Filter 是 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。布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都比一般的算法要好的多,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。 二 布隆過濾器的基本思想 通過一種叫作散列表 又叫哈希表,Hash table 的數據結構。它可以通過一個Hash函數將一個元素映射 ...
2019-03-01 10:12 0 751 推薦指數:
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 ...
首先,HyperLogLog與布隆過濾器都是針對大數據統計存儲應用場景下的知名算法。 HyperLogLog是在大數據的情況下關於數據基數的空間復雜度優化實現,布隆過濾器是在大數據情況下關於檢索一個元素是否在一個集合中的空間復雜度優化后的實現。 在傳統的數據量比較低的應用服務中 ...
先從一道面試題開始: 給A,B兩個文件,各存放50億條URL,每條URL占用64字節,內存限制是4G,讓你找出A,B文件共同的URL。 這個問題的本質在於判斷一個元素是否在一個集合中。哈 ...
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 ...
1.拋磚引玉 有些項目中,緩存可能是這樣設計的: 前端用戶查詢數據時: 先去緩存或nosql(redis mongodb等)里面查。如果能找到,就直接把數據返回給用戶。 如果緩存里面 ...
bitmap去重與布隆過濾器原理 1. bitmap去重 通過一個比特位來存一個地址,占用內存很小 2. 布隆過濾器 BloomFilter 會開辟一個m位的bitArray(位數組),開始所有數據全部置 0 。當一個元素過來時,能過多個哈希函數(h1,h2,h3....)計算不同的在哈希 ...