布隆過濾器 　　布隆過濾器主要用於判斷一個元素是否在一個集合中，它可以使用一個位數組簡潔的表示一個數組。它的空間效率和查詢時間遠遠超過一般的算法，但是它存在一定的誤判的概率，適用於容忍誤判的場景。如果布隆過濾器判斷元素存在於一個集合中，那么大概率是存在在集合中，如果它判斷元素不存在一個集合中 ...

通過在優銳課的java學習分享中，對於Redis有了更深的理解。了解如何通過Redis Java客戶端Redisson在Java和Redis中使用Bloom過濾器。我們可以看到，碼了很多專業的相關知識， 分享給大家參考學習。 布隆過濾器是一種概率數據結構，用於有效測試集合中是否存在元素 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 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 ...

簡介 布隆過濾器適合大數據判重的場景，如網絡爬蟲中判斷一個URL是否已經爬取過，判斷一個用戶是否在黑名單中，判斷一個郵件是否是垃圾郵件，等等。 優點：占用空間小，效率高，簡而言之，就是以正確率換空間和時間。 缺點：有一定的誤判率，一個URL經過布隆過濾器判斷沒爬取過，那么一定沒爬取過，一個URL ...

。 四個Hash值的布隆過濾器： 通過這樣的一個算法，可以無需將字符串的MD5值存儲在內存中，只需要定義 ...

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 ...