随着互联网的发展,大数据应用越来越多。如何在内存有限的条件下,对超大规模数据进行效率处理,是一个值得探讨的问题。本文将以求两个文件共同元素为例,探讨一种基于布隆过滤器的高效算法。...布隆过滤器解法基于上述分析,需要一种能够快速判断元素是否在集合中的数据结构。布隆过滤器(Bloom Filter)可以提供这种能力。布隆过滤器是一个空间效率很高的随机数据结构,对一个元素集合建立索引。...判断不存在的元素时,可能会产生少量的误判布隆过滤器的原理是,使用多个随机映射函数将元素映射到一个位向量中,判断元素是否在集合中时,检查它在位向量中的位置是否都为1。...优点是空间和查找效率都很高,不需要存储元素本身。缺点是有一定的误判率,但可以通过参数调整将误判控制在可接受范围。...算法实现基于布隆过滤器,可以设计一个求两个文件交集的算法:根据文件A的数据规模和可接受的误判率,初始化布隆过滤器A;遍历文件A,将每个url输入到过滤器A中;同样初始化过滤器B,遍历文件B将元素输入过滤器