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大数据量下的集合过滤—Bloom Filter
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算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存。很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间。 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大、时间效率变低。 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足空间的要求。
欠扁的小篮子
2018-07-04
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