BloomFilte布隆过滤器简介

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BloomFilte布隆过滤器简介

专栏:Python基础教程目录专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用专栏:PyQt+moviepy音视频剪辑实战专栏:PyQt入门学习老猿Python博文目录老猿学5G博文目录一.简介布隆过滤器(BloomFilter)是一种比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),它是1970年由布隆提出的一种空间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,并判断一个元素是否属于这个集合.一个空的布隆过滤器有长度为M比特的bi…

Redis详解（十三）------ Redis布隆过滤器

本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器,但是在介绍布隆过滤器之前,我们首先介绍一下,为啥要使用布隆过滤器. 1.布隆过滤器使用场景比如有如下几个需求: ①.原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢. 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,…

python实现布隆过滤器及原理解析

python实现布隆过滤器及原理解析布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在".这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后,…

从位图到布隆过滤器，C#实现

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…

布隆过滤器(BloomFilter)持久化

摘要 Bloomfilter运行在一台机器的内存上,不方便持久化(机器down掉就什么都没啦),也不方便分布式程序的统一去重.我们可以将数据进行持久化,这样就克服了down机的问题,常见的持久化方法包括持久化到本地磁盘或结合Redis进行持久化.本文主要介绍持久化到本地的操作. 关于BloomFilter的基本原理.jar包及入门Demo,请参考我的博客:布隆过滤器数据持久化 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException;…

BloomFilter布隆过滤器

BloomFilter 简介当一个元素被加入集合时,通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的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:如果这些点有任何一个0,则被检元素一定不在:如果都是1,则被检元素很可能在. 优点:相比于其它的数据结构,布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势.布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数(O(k)).而且它不存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势. 缺点:一定的误识别率和删除困难. 要使用B…

浅谈布隆过滤器Bloom Filter

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…