特點:百分百正確判斷某元素不在集合中
有概率誤判元素在集合中
描述:
是將元素對映到二進位制位上,對於待檢測的元素,可以檢測對映到的二進位制位是否都為1,如果不都為1,這表明這個元素一定不存在此集合中
如果全為1,這表明可能存在此集合中。(有限類似hash,可能出現hash衝突)
下圖中：x,y,z都是可能在集合中的
w是肯定不在集合中
布隆過濾器
(可以過濾掉所有不可能有結果的請求):
比如現在需要查詢一條記錄:
先通過布隆過濾器,如果判斷不存在,那麼就不需要去資料庫查了(資料庫也一定不存在)
如果布隆過濾器通過,這說明資料庫可能存在,去查詢資料庫
redis 的快取:
先查詢redis 是否存在記錄,如果有,快取返回
否則查詢資料庫
由上述對比可以發現:
布隆過濾器與快取是互補的:(都是過濾某些請求,減少對資料庫的訪問)
布隆過濾器是過濾掉一定不存在查詢結果的請求(避免訪問資料庫)
而快取是過濾掉(快取中)存在結果的請求(避免訪問資料庫)
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...