我們在玩手機的時候，軟體會給我們推送一些新訊息，軟體如何保證我們哪些訊息看過，哪些訊息沒看過呢？
解決辦法：用乙個伺服器記錄我們看過的內容，為了保證能夠快速查詢，我們可以使用雜湊表儲存使用者資訊，但是浪費空間，我們使用位圖進行儲存，但是不能解決雜湊衝突，將雜湊表與位圖結合—布隆過濾器。
是一種概率性資料結構，能夠高效的查詢，插入，可以告訴管理員什麼東西一定不存在或者可能存在。
實現原理：
我們在快速查詢乙個資料是否存在時，通常有以下兩種比較好的方法。
可以使用hashmap進行查詢時間複雜度為o(1），但是這樣做比較耗費空間，
通過點陣圖的形式，判斷該元素是否存在，但是不能解決衝突問題。
我們將以上兩種結構進行整合：通過雜湊函式將儲存結果對映到位圖中。
優點
缺點
#include
#include
class
bitmap
bitmap
(int size)
//按照大小構造map
}int
initbitmap
(int size)
}//插入乙個元素
intbitmapset
(int index)
}//判斷該元素是否存在，存在返回1，不存在返回0
intbitmapgrt
(int index)
private
:char
*bitmap;
size_t size;
};
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...