redisi应用--布隆过滤器

但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了,它就无能为力了,它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法,没有提供 pfcontains 这种方法.…

布隆过滤器布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha…

【转】Bloom Filter布隆过滤器的概念和原理

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…

布隆过滤器(Bloom Filter)详解——基于多hash的概率查找思想

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…

布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现

什么情况下需要布隆过滤器? 先来看几个比较常见的例子字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确在 FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上在网络爬虫里,一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能这几个例子有一个共同的特点: 如何判断一个元素是否存在一个集合中? 常规思路数组链表树.平衡二叉树.Trie Map (红黑树) 哈希表虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序.二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求.但是当集合里…

布隆过滤器（Bloom Filter）

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…