首先，先來了解布隆過濾器的概念。
布隆過濾器（bloom filter）是乙個叫做 bloom 的老哥於2023年提出的。可以把它看作由二進位制向量（或者說位陣列）和一系列隨機對映函式（雜湊函式）兩部分組成的資料結構。相比於我們平時常用的的 list、map 、set 等資料結構，它占用空間更少並且效率更高，但是缺點是其返回的結果是概率性的，而不是非常準確的。理論情況下新增到集合中的元素越多，誤報的可能性就越大；並且，存放在布隆過濾器的資料不容易刪除。
布隆過濾器示意圖
位陣列中的每個元素都只占用 1 bit ，並且每個元素只能是 0 或者 1。這樣申請乙個 100w 個元素的位陣列只占用 1000000 / 8 = 125000 b = 15625 byte ≈ 15.3 kb 的空間。
總結：乙個名叫 bloom 的人提出了一種來檢索元素是否在給定大集合中的資料結構，這種資料結構是高效且效能很好的，但缺點是具有一定的錯誤識別率和刪除難度。並且，理論情況下，新增到集合中的元素越多，誤報的可能性就越大。
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...