简化布隆过滤器--BitMap 前言 前段开发项目试就发现,一部分的代码实现存在着一些性能上的隐患.但当时忙于赶进度和由于卡发中的不稳定因素,想了许多解决方案也没有机会实施.最近,正好趁个机会进行一系列的改进. 我在团队开发中负责开发服务器端.所以在编写业务逻辑层时,常常遇到以下这样的业务逻辑:1. 判断一个用户是否为在自己的好友列表中2. 判断一条动态是否已被用户翻阅3. 判断两个用户的标签的匹配度4. .....等等这些情况,我之前的方案是采用数据库来解决,为每条记录添加标记,需要查询时则遍…

布隆过滤器出现的背景: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低.  布隆过滤器的特点: 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比…

一.布隆过滤器: 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.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比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器是与哈希算法是相关的,是工业实践上常用的算法,之前我们使用HashMap或者HashSet来查找重复的话也是可以的,但是对于在数据量比较大的情况下去查询那么速度就比较慢了,这个时候对于大的数据量来进行检索使用布隆过滤查找速…

前言 本文将以 C# 语言来实现一个简单的布隆过滤器,为简化说明,设计得很简单,仅供学习使用. 感谢@时总百忙之中的指导. 布隆过滤器简介 布隆过滤器(Bloom filter)是一种特殊的 Hash Table,能够以较小的存储空间较快地判断出数据是否存在.常用于允许一定误判率的数据过滤及防止缓存击穿及等场景. 相较于 .NET 中的 HashSet 这样传统的 Hash Table,存在以下的优劣势. 优势: 占用的存储空间较小.不需要像 HashSet 一样存储 Key 的原始数据. 劣势…

转自:http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500 之前看数学之美丽,里面有提到布隆过滤器的过滤垃圾邮件,感觉到何其的牛,竟然有这么高效的算法,一直在听这个名词,但一直没有正儿八经的去了解,今天看到了一篇关于Bloom Filter 的讲解,真是有种沁人心脾的感觉.转过来加深自己的了解. 在开始转载之前,为了加深读者的印象,先介绍一下在BloomFilter里面含有的重要角色 先在脑中留下印象,然后在来消化转载的内容 Bloom Fi…

一.布隆过滤器介绍 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom Filter可以看做是对bit-map的扩展,它的原理如下: 当一个元素被加入集合时,通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit Array)中的K个点,把它们置为1,检索时我们只要看看这些点是不是都是1就(大约)知道集合中有没有它了. 1.如果这些点有任何一个0,那么被检索元素一定不存在: 2.如果都是1,那么被检索元素可能存在: 存在这种场景:有A,B二个数,A存在,但B不存在.假如利用Bl…

原文链接:http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/79431659 1.概念: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢.不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构.它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit Array)中的一个点.这…

布隆过滤器 这名词有没有听着好像很 挺高大上的,的确,它也是一种很重要的结构,下面一起看看: 一:说说历史: (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报告某一元素存在于某集合中,但是实际上该元素并不…

首先,HyperLogLog与布隆过滤器都是针对大数据统计存储应用场景下的知名算法. HyperLogLog是在大数据的情况下关于数据基数的空间复杂度优化实现,布隆过滤器是在大数据情况下关于检索一个元素是否在一个集合中的空间复杂度优化后的实现. 在传统的数据量比较低的应用服务中,我们要实现数据基数和数据是否存在分析的功能,通常是简单的把所有数据存储下来,直接count一下就是基数了,而直接检索一个元素是否在一个集合中也很简单. 但随着数据量的急剧增大,传统的方式已经很难达到工程上的需求.过大的数…

Bloom Filter布隆过滤器算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间.在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低.此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情…