Cache 缓存 1. 记忆 2. 空间有限 3. 钱包 - 储物柜 4. 类似背代码模板,O(n) 变 O(1)     LRU Cache 缓存替换算法 1. Least Recently Used(最近最少使⽤的淘汰掉) 2. Hash Table + Double LinkedList(哈希表 + 双向链表) 3. O(1) 查询 (cache只要查询第一个) 4. O(1) 修改.更新(同3:要是处理最中间的话就是O(n)了)   双向链表实现: LFU Cache 也记录元素出现的频…

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一…

介绍 Bloom Filter是一种简单的节省空间的随机化的数据结构,支持用户查询的集合.一般我们使用STL的std::set, stdext::hash_set,std::set是用红黑树实现的,stdext::hash_set是用桶式哈希表.上述两种数据结构,都会需要保存原始数据信息,当数据量较大时,内存就会是个问题.如果应用场景中允许出现一定几率的误判,且不需要逆向遍历集合中的数据时,Bloom Filter是很好的结构. 优点 1.    查询操作十分高效. 2.    节省空间. 3.…

海量数据处理算法—Bloom Filter 1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如…

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一…

直观的说,bloom算法类似一个hash set,用来判断某个元素(key)是否在某个集合中.和一般的hash set不同的是,这个算法无需存储key的值,对于每个key,只需要k个比特位,每个存储一个标志,用来判断key是否在集合中. 算法: 1. 首先需要k个hash函数,每个函数可以把key散列成为1个整数 2. 初始化时,需要一个长度为n比特的数组,每个比特位初始化为0 3. 某个key加入集合时,用k个hash函数计算出k个散列值,并把数组中对应的比特位置为1 4. 判断某个key是否…

英文原始出处: Bloom filter for Scala, the fastest for JVM 本文介绍的是用Scala实现的Bloom filter. 源代码在github上.依照性能测试结果,它是JVM上的最快的Bloom filter实现.零分配(Zero-allocation)和高度优化的代码. 无内存限制,所以没有包含元素的数量限制和可控的误报率(false positive rate).扩展:可插拔的Hash算法,任意的元素类型.没错,它使用sun.misc.unsafe.…

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.…

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在于集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合.而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Fi…

先从一道面试题开始: 给A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL. 这个问题的本质在于判断一个元素是否在一个集合中.哈希表以O(1)的时间复杂度来查询元素,但付出了空间的代价.在这个大数据问题中,就算哈希表有100%的空间利用率,也至少需要50亿*64Byte的空间,4G肯定是远远不够的. 当然我们可能想到使用位图,每个URL取整数哈希值,置于位图相应的位置上.4G大概有320亿个bit,看上去是可行的.但位图适合对海量的.取值…