bloom filter 详解［转］

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bloom filter 详解［转］

Bloom Filter概念和原理焦萌 2007年1月27日 Bloom Filter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.Bloom Filter的这种高效是有一定代价的:在判断一个元素是否属于某个集合时,有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合(false positive).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 Filter通过极少的错误换取了存储空…

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…

[转载] 布隆过滤器(Bloom Filter)详解

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…

布隆过滤器(Bloom Filter)详解

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…

海量数据处理之Bloom Filter详解

前言 : 即可能误判不会漏判一.什么是Bloom Filter Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它的原理是,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:如果这些点有任何一个0,则被检索元素一定不在:如果都是1,则被检索元素很可能在.这就是布隆过滤器的基本思想. 但Bloom Filter的这种…

python logging模块详解［转］

一.简单将日志打印到屏幕: import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') 输出: WARNING:root:warning messageERROR:root:error messageCR…

Objective-C之run loop详解［转］

做了一年多的IOS开发,对IOS和Objective-C深层次的了解还十分有限,大多还停留在会用API的级别,这是件挺可悲的事情.想学好一门语言还是需要深层次的了解它,这样才能在使用的时候得心应手,出现各种怪异的问题时不至于不知所措.废话少说,进入今天的正题. 不知道大家有没有想过这个问题,一个应用开始运行以后放在那里,如果不对它进行任何操作,这个应用就像静止了一样,不会自发的有任何动作发生,但是如果我们点击界面上的一个按钮,这个时候就会有对应的按钮响应事件发生.给我们的感觉就像应用一直处于随时…