資料存在？布隆過濾器

布隆過濾器是一種能夠在大量資料中判斷資料是否存在的演算法。它實際上是乙個很長的二進位制向量和一系列隨機對映函式。布隆過濾器可以用於檢索乙個元素是否在乙個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。在介紹『布隆過濾器』之前，先介紹一下『位圖』的思想：

這裡有這樣乙個問題：給40億個沒有排序、不重複的無符號整數，如何快速的判斷乙個資料是否在這40億個資料之中？

--對於40億個資料，如果我們將這40億個資料都放入記憶體中，我們需要多大的儲存空間呢？假設每個資料都是char型別的，這樣消耗多少的空間？如果是int型別呢？或者是更多的資料呢？不難知道對於大量的資料，如果採用將資料放入記憶體中，這種方式是很不理智的。這裡介紹一種方法—『位圖』。

位圖：主要演算法思想就是充分的利用bit位，假設資料都是int型別，每個int型別都佔32個bit位。將乙個int型別資料的32個bit用來表示32個資料是否存在， 0表示不存在，1表示存在（能夠極大地縮小空間）。先計算出資料在哪乙個int型別的空間中，然後計算在這個int型別的第幾個bit位上，然後將此位置更改為1，表明這個位置上存在資料。

下面是『位圖』的實現：

class bitmap
void set(size_t x)    //插入資料
bool test(size_t x)   //判斷資料是否在40億資料中
size_t size()     //求資料的有效個數
void resize(size_t size)    //開闢空間
protected:
vector_a;
size_t _size;
};

『布隆過濾器』也是利用點陣圖的思想，它有乙個m個位元個數的空間，每乙個bit位都初始化為0，通過k種不同的hash函式，每個函式都確定出元素所在的不同位置，將這k個位置的bit位置為1，則將這個元素新增到m個bit的空間中。當需要對資料進行查詢時，將k中hash函式得到的k個位置的bit位進行檢查，若k個位置都為1，則資料存在，否則資料不存在。布隆過濾器是不允許進行刪除資料的，因為那樣會將k個位置置為0，可能會影響其他資料的存在性，從而存在錯誤。

下面是『布隆過濾器』的實現：

//實現布隆過濾器
template //使用搜尋到的5種hash函式
struct _hashfunc1
return hash;
}size_t operator()(const k& str)
};template struct _hashfunc2
return hash;
}size_t operator()(const k& str)
};template struct _hashfunc3
return hash;
}size_t operator()(const k& str)
};template struct _hashfunc4
else
}return hash;
}size_t operator()(const k& str)
};template struct _hashfunc5
return hash;
}size_t operator()(const k& str)
};size_t getprimesize(size_t size) //求大於等於size的最小素數
;     
for (size_t i = 0; i < _prime; i++)
}return _primelist[_prime - 1];
}template ,
class hashfunc2 = _hashfunc2,
class hashfunc3 = _hashfunc3,
class hashfunc4 = _hashfunc4,
class hashfunc5 = _hashfunc5>
class bloomfilter
void set(const k& key)
bool test(const k& key)    //測試資料是否存在
size_t index2 = hashfunc2()(key);
if (!_bm.test((index2) % _capacity))
size_t index3 = hashfunc3()(key);
if (!_bm.test((index3) % _capacity))
size_t index4 = hashfunc4()(key);
if (!_bm.test((index4) % _capacity))
size_t index5 = hashfunc5()(key);
if (!_bm.test((index5) % _capacity))
return true;
}protected:
bitmap _bm;
size_t _capacity;
};

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