template
struct __hashfunc1
return hash;
}size_t operator()(const t& key)
};template
struct __hashfunc2
return hash;
}size_t operator()(const t& key)
};template
struct __hashfunc3
return hash;
}size_t operator()(const t& key)
};template
struct __hashfunc4
return hash;
}size_t operator()(const t& key)
};template
struct __hashfunc5
return hash;
}size_t operator()(const t& key)
};template
class hashfun2,
class hashfun3,
class hashfun4,
class hashfun5>
class bloomfilter
void set(const k& key)
bool isin(const k& key)
private:
bitset _table;
};
布隆過濾器與雜湊表的優點與缺點
雜湊表 布隆過濾器
空間利用率低 空間利用率高
查詢準確 查詢不準確（存在可能誤判，不存在一定準確）
支援erase，刪除某個元素 不支援erase
存放的是原資料 底層使用點陣圖不存放有效資料
布隆過濾器不能erase相應下標的元素, 因為待刪位可能與多個雜湊表有關，如果乙個雜湊表不使用該位就刪除的話很可能影響到其他位。所以對於我們不能任意刪除某個有效位。但是如果想讓它支援erase的話，那麼我們可以給布隆過濾器附近乙個成員vector，它標記著各個有效位的引用計數，當引用計數為0的話，就可以刪除該位元素。
布隆過濾器
布隆過濾器 bloom filter 是1970年由布隆提出的。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。如果想要判斷乙個元素是不是在乙個集合裡，一般想到...
布隆過濾器
布隆過濾器的概念 如果想要判斷乙個元素是不是在乙個集合裡，一般想到的是將所有元素儲存起來，然後通過比較確定。鍊錶，樹等等資料結構都是這種思路.但是隨著集合中元素的增加，我們需要的儲存空間越來越大，檢索速度也越來越慢 o n o logn 不過世界上還有一種叫作雜湊表 又叫 雜湊表，hash tabl...
布隆過濾器
如果想判斷乙個元素是不是在乙個集合裡，一般想到的是將集合中所有元素儲存起來，然後通過比較確定。鍊錶 樹 雜湊表 又叫雜湊表，hash table 等等資料結構都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加，我們需要的儲存空間越來越大。同時檢索速度也越來越慢。bloom filter 是一種空間效率很高的隨機...