應用場景 主要是解決大規模數據下不需要精確過濾的場景，如檢查垃圾郵件地址，爬蟲URL地址去重，解決緩存穿透問題等。 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。布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否 ...

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 ...

布隆過濾器［1］（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它實際上是由一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數組成，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遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤 ...

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 ...

介紹： 　　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。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。 應用例子 ...

布隆過濾器［1］（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它實際上是由一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數組成，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遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率（假 ...

一. 布隆過濾器 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 ...

參考： https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/62443757 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/ ...