布隆過濾器 Bloom Filter
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 ...
原文：布隆過濾器(Bloom Filter)與Hash算法
Hash算法在應用中又稱為指紋 fingerprint 或者摘要 digest 算法,是一種將任意長度的明文串映射為較短的數據串 hash值 的算法，目前的Hash算法主要是MD 系列算法與SHA系統算法 一個好的Hash算法需要具有四個特性，即正向快速 ，逆向困難，輸入敏感 ，沖突避免 正向快速 ：給定明文和 Hash 算法，在有限時間和有限資源內能計算得到 Hash 值 逆向困難：給定Has ...
2020-01-08 17:56 0 864 推薦指數：
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布隆過濾器(Bloom Filter)詳解——基於多hash的概率查找思想
轉自：http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html 布隆過濾器［1］（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它實際上是由一個 ...
布隆過濾器（Bloom Filter）詳解及應用
1 位圖（BitMap） 在討論布隆過濾器之前，先看一下位圖是什么。 首先考慮一個問題場景 假如需要過濾某些不安全網頁，現有100億個黑名單頁面，每個網頁的URL最多占用64字節。現要設計一種網頁過濾系統，可以根據網頁的URL判斷該網頁是否在黑名單上。 最直觀的想法必然是使用一個 ...
Bloom Filter(布隆過濾器)的概念和原理
Bloom filter 適用范圍：可以用來實現數據字典，進行數據的判重，或者集合求交集 基本原理及要點： 對於原理來說很簡單，位數組+k個獨立hash函數。將hash函數對應的值的位數組置1，查找時如果發現所有hash函數對應位都是1說明存在，很明顯這個過程並不保證查找 ...
布隆過濾器（Bloom Filter）原理以及應用
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淺談布隆過濾器Bloom Filter
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布隆過濾器(Bloom Filter)詳解
直觀的說，bloom算法類似一個hash set，用來判斷某個元素（key）是否在某個集合中。和一般的hash set不同的是，這個算法無需存儲key的值，對於每個key，只需要k個比特位，每個存儲一個標志，用來判斷key是否在集合中。 算法： 1. 首先需要k個hash函數，每個函數 ...