原理結論
應用
去重的問題這時，布隆過濾器就可以使用到，它就是專門用來解決去重問題，它在起到去重的同時，在空間上還能節省90%
節省記憶體，判斷是否存在，大量資料過濾
本質：將記憶體中的資料轉換為bit進行判斷，轉換為大量的bit，bit越多匹配越精確
布隆過濾器可以理解為乙個不怎麼精確的set結構，當你使用它的contains方法來判斷某個物件是否存在時，它可能會誤判，但是過濾器也不是特別精確redis官方提供的布隆過濾器到了布隆過濾器有兩個基本指令，redis4.0才正式登場。bf.add新增元素，bf.exists查詢元素是否存在，它的用法和set集合的sadd和sissmemeber差不多。redis其實還提供了自定義引數的布隆過濾器，需要我們在add之前使用bf.resever指令顯示的建立。bf.resever有三個引數，分別是：key，error_rate和intial_size，。錯誤率越低，需要的空間越大。intial_size引數表示預計放入的數量，當實際數量超出這個數值時，誤判率就會上公升布隆過濾器
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...