此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。 那接下来我们就来详细讲解一下布隆过滤器 3. 布隆过滤器的插入 上面提到布隆过滤器其实就是用哈希函数把数据映射到位图结构中。...布隆过滤器允许误判 那这里我要问大家一个问题：判断在和不在那种情况会存在误判？ ，要告诉大家的是，对于布隆过滤器来说： 判断在是可能不准确的，可能会误判；而判断不在是一定准确的。...如何选择布隆过滤器的长度和哈希函数的个数 那大家思考一下，如果我们现在有N个待插入数据，那布隆过滤器底层的位图我们要开多大呢？哈希函数要选择多少个呢？ 就开N个吗？...布隆过滤器的优缺点分析 布隆过滤器的优点 增加和查询元素的时间复杂度为:O(K)，（K为哈希函数的个数，一般比较小，所以可以认为是O(1)），与数据量大小无关 哈希函数相互之间没有关系，方便硬件并行运算...布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势 在能够承受一定的误判时，布隆过滤器比其他数据结构有着很大的空间优势 数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集，其他数据结构不能 使用同一组散列函数的布隆过滤器可以进行交
今天的内容是哈希的应用：位图和布隆过滤器 ---- ---- 一、位图 1.位图概念 今天的内容从一道面试题开始引入： 给 40亿个不重复的无符号整数， 没排过序。...---- 三、布隆过滤器 1.布隆过滤器的概念 开始讲布隆过滤器之前，我们要说一说位图的缺点是什么？...当然可以，可以使用哈希函数，将字符串转化为整型，再去映射到位图中。 当针对字符串来判断是否存在时，位图+哈希其实就是我们要讲的布隆过滤器。...但降低了哈希碰撞的概率，降低了误判率。 那还有问题就是：一个字符串映射多个位图的位置，那位图应该开多大呢？ 或者说如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度？...如上图所示这样实现 2.布隆过滤器的应用 1.日常应用中，最常见的场景： 当数据量比较大时，会存放在磁盘中，磁盘访问速度相对来说很慢，所以在客户端和服务器中间加入布隆过滤器就会很大程度上加快访问速度
，但字符是有限的，难免会出现 误判 的情况（此处的 哈希函数 为每个字符相加） 为了尽可能降低 误判率，在 位图 的基础之上设计出了 布隆过滤器 接下来看看什么是 布隆过滤器 吧 ---- 2、布隆过滤器的概念...的为 1 时，才能验证这个字符串是存在的 ---- 3、布隆过滤器的实现 3.1、基本结构 布隆过滤器 离不开 位图，此时可以搬出之前实现过的 位图结构 既然需要增加 哈希函数，我们可以在模板中添加三个...3.6、优化方案 可以从两个方面进行优化： 增加哈希函数的个数（不是很推荐） 扩大布隆过滤器的长度，使数据更分散 因此我们可以控制 布隆过滤器 的长度，降低 误判率 如何理解空间扩大后，误判率会降低...哈希思想 的衍生品，布隆过滤器 实现了字符串的 快速查找与极致的空间利用，在需要判断字符串是否存在的场景中，判断 “不在”，是值得信赖的 优点： 查找效率极高，为 O(K)，其中 K 表示哈希函数的个数...哈希函数之间并没有直接关系，方便进行硬件计算 数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集 可以利用多个布隆过滤器进行字符串的 交集、并集、差集运算 在可以容忍误判率的场景中，布隆过滤器优于其他数据结构 布隆过滤器中存储的数据无法逆向复原
实质用途当布隆过滤器判断一个数据存在可能是不准确的，因为这个数据通过多个哈希函数映射的位置可能都已经被1个或多个数据占用了，此时就需要进入数据库中查询。...哈希函数的个数越多，单个数据需要映射到位图上的位置就需要越多，若此时布隆过滤器有过多的位置被设置成1，误判率就会很大，但哈希函数的个数太少，误判率也会很大。...，k为哈希函数个数这里我们估算一下，如果使用3个哈希函数，（k=3），ln2近似取值0.7，那么m和n关系是m=4.2n（布隆过滤器的长度应为插入元素个数的4.2倍）实现因为插入布隆过滤器的元素有字符串...，需要把数据通过三个哈希函数计算映射到对应的位图上的位置设置成1（stl库中bitset中set的用法）当用于检测某个数据是否在布隆过滤器中时，需要通过三个哈希函数计算得出数据映射在位图上的位置，然后判断这几个比特位...布隆过滤器优点增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函数的个数，一般比较小)，与数据量大小无关哈希函数相互之间没有关系，方便硬件并行运算布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势在能够承受一定的误判时
我们如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度呢？...哈希函数选择过多，则布隆过滤器bit位置被置为1的速度就越快，布隆过滤器也会容易误判，哈希函数选择太少的话，误报率也会变高，因为没有其他的选择，各个字符串只有一个bit位，如果冲突，则必然发生误报。...如何选择哈希函数个数和布隆过滤器的长度，下面文章进行了详细解释，并贴出了一个公式，假设在3个哈希函数的情况下，如果想要让误报率较低，则在位图中每set一个元素，大概要开4.2个比特位。...详解布隆过滤器的原理，使用场景和注意事项 2.布隆过滤器的应用场景 布隆过滤器一般适用于不需要准确判断的场景，比如下面列举的昵称判重，查找用户id等情况下，都可以使用布隆过滤器。...当然是可以的，哈希函数的个数，布隆过滤器的长度都是我们自己可以控制的，这是除留余数法给我们带来的最大的好处，因为我们是不清楚字符串转换为整型后是多大的，所以可以通过%N来将他转换后的整型控制在0 - N
答：这里就要引入布隆过滤器的概念了 思想讲解 整型用位图很好处理，那我们是不是可以将其他的数据结构转化为整型来处理呢？...解答： 判断不在的情况是准确的 因为判断结果并一定准确，因此：布隆过滤器用在可以接收误判的情况下 我来举一个能接受误判的例子 我们注册用户时，通常会要求“用户名不能重复”，但是一个软件的用户成千上万...，如果每次都去服务器上找某个昵称是否存在，那将非常低效，这个时候，就会在用户层 和 服务器层 之间加一个布隆过滤器 ✦ 对于不在的情况，就不需要再去服务器查找了，直接就可以返回 ——————> 判断不存在时是准确的...，这与 节省空间 这一点相冲突了 【拓展阅读】 因为布隆过滤器的结果并不准确，一个key可能是多个值的映射，所以布隆过滤器不能像位图一样设置Reset函数，因为可能影响其他的值，当然这种情况是可以解决的...答：和上题一样，用哈希函数，将不同的IP映射到不同的 i ，相同的IP进入同一个小文件，这个时候我们只需要用map统计IP的次数就好了
布隆过滤器 2.1 布隆过滤器的概念 有⼀些场景下面，有大量数据需要判断是否存在，而这些数据不是整形，那么位图就不能使用了，使用红黑树/哈希表等内存空间可能不够。这些场景就需要布隆过滤器来解决。...2.2 布隆过滤器器误判率推导 如果大家还想更深了解可以参考下面这篇文章 如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度一文中，对这个问题做了详细的研究和论证。...2.3 布隆过滤器的实现 哈希函数 首先需要写几个哈希函数来将字符串转换成整形，各种字符串Hash函数一文中，介绍了多种字符串转换成整数的哈希函数，并且根据冲突概率进行了性能比较，有兴趣的朋友可以自行研究一下...哈希函数的个数越多，误判率也会越小，但是对于的空间消耗也会增加。 综上我们可知布隆过滤器只能提高存在判断的准确率，并不能让它完全准确。...数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集，其他数据结构不能 6. 使用同一组散列函数的布隆过滤器可以进行交、并、差运算。哈希函数相互之间没有关系，方便硬件并行运算。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...作用嘛就是用来过滤非法key，避免缓存穿透（请求直接打到数据库），布隆过滤器底层用的是位数组，不仅节省空间，性能也嘎嘎猛，而且占用内存不会随着使用变大 先贴demo后BB public class MyBloomFilter...{ //后面hash函数会用到，用来生成不同的hash值，可以随便给，但别给奇数 private final int[] ints = { 6, 8, 16, 38, 58, 68}; private...Integer currentBeanCount = 0; //你的布隆过滤器容量 private int DEFAULT_SIZE = Integer.MAX_VALUE; //bit数组，用来存放结果...算法有疑惑，请移步帮你真正理解hashCode和hash算法 ---- demo复制可用，家里有条件的都在编译器上跑一跑，测一测 ok我话讲完 嘤嘤嘤~ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
一.布隆过滤器产生的前提 我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉 那些已经看过的内容。...将哈希与位图结合，即布隆过滤器 二.布隆过滤器的原理＆基本场景 【1】布隆过滤器的核心原理＆重要性质 布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的 一种紧凑型的、比较巧妙的概...此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。 如下图1所示： 某样东西可能存在：baidu 与other 通过哈希函数Hash1，Hash2都同时映射到相同位置发生了哈希冲突。...（2）快速判断昵称是否注册过——需要精确的场景 根据布隆过滤器的性质：它会告诉你 “某样东西可能存在或者一定不存在” 如果每一次查询都访问数据库，会增加数据库查询负载降低效率 因此我们设置一个布隆过滤器...四.布隆过滤器的经典例题 【1】给两个文件，分别有100亿个query，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？
布隆过滤器(Bloom Filter)就是一种具有较低错误率，但是极大节约空间消耗的算法。...Goole Bigtable，Apache HBase和Postgresql等都使用了布隆过滤器。 ...，接下来的BloomFilter的原理将回答这个问题。 原理解析 初始状态下，布隆过滤器是一个包含m位的位数组，每一位都置为0。 ...super T> funnel, int numHashFunctions, BitArray bits); ..... } 创建布隆过滤器，BloomFilter并没有公有的构造函数，只有一个私有构造函数...先来看一下它的put方法，它用两个hash函数来模拟多个hash函数的情况，这是布隆过滤器的一种优化。 public boolean put( T object, Funnel<?
如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们需要使用「多个不同的哈希函数」生成**多个哈希值，**并对每个生成的哈希值指向的 bit 位置 1，例如针对值 “baidu” 和三个不同的哈希函数分别生成了哈希值则上图转变为...： http://static.cyblogs.com/QQ20200618-210604@2x.jpg 而当我们需要查询 “baidu” 这个值是否存在的话，那么哈希函数必然会返回图中的3个bit位...public boolean put(T object) { return strategy.put(object, funnel, numHashFunctions, bits); } 如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度...布隆过滤器的长度会直接影响误报率，布隆过滤器越长其误报率越小。...另外，哈希函数的个数也需要权衡，个数越多则布隆过滤器 bit 位置位 1 的速度越快，且布隆过滤器的效率越低；但是如果太少的话，那我们的误报率会变高。
布隆过滤器(Bloom Filter)就是一种具有较低错误率，但是极大节约空间消耗的算法。...Goole Bigtable，Apache HBase和Postgresql等都使用了布隆过滤器。 ...，接下来的BloomFilter的原理将回答这个问题。 原理解析 初始状态下，布隆过滤器是一个包含m位的位数组，每一位都置为0。 ...创建布隆过滤器， BloomFilter并没有公有的构造函数，只有一个私有构造函数，而对外它提供了5个重载的 create方法，在缺省情况下误判率设定为3%，采用 BloomFilterStrategies.MURMUR128...先来看一下它的 put方法，它用两个hash函数来模拟多个hash函数的情况，这是布隆过滤器的一种优化。 public boolean put( T object, Funnel<?
另外，哈希函数的个数也需要权衡，个数越多则布隆过滤器 bit 位置位 1 的速度越快，且布隆过滤器的效率越低；但是如果太少的话，那我们的误报率会变高。...布隆过滤器的操作 上述虽然将大致的思路提到，但还是需要具体描述一下步骤 3.1 布隆过滤器的插入 向布隆过滤器中插入：“baidu” 此过程就需要用到指定的HashFunc了。...3.2 布隆过滤器的查找 布隆过滤器的思想是将一个元素用多个哈希函数映射到一个位图中，因此被映射到的位置的比特位一定为1。...比如：在布隆过滤器中查找"alibaba"时，假设3个哈希函数计算的哈希值为：1、3、7，刚好和其他元素的比特位重叠，此时布隆过滤器告诉该元素存在，但实该元素是不存在的。...五.布隆过滤器的优缺点 优点： 增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函数的个数，一般比较小)，与数据量大小无关 哈希函数相互之间没有关系，方便硬件并行运算 布隆过滤器不需要存储元素本身
Redis 中的布隆过滤器 redis 在 4.0 的版本中加入了 module 功能，布隆过滤器可以通过 module 的形式添加到 redis 中，所以使用 redis 4.0 以上的版本可以通过加载...上面说过布隆过滤器存在误判的情况，在 redis 中有两个值决定布隆过滤器的准确率： error_rate：允许布隆过滤器的错误率，这个值越低过滤器的位数组的大小越大，占用空间也就越大。...bit数组(空间)就越大,这点需要注意下 如果对布隆过滤器有一定的疑惑可以查看 https://www.jianshu.com/p/0facdb281d12 详细demo的话可以看看https://...很简单，我们只需要将这个新的数据通过上面自定义的几个哈希函数，分别算出各个值，然后看其对应的地方是否都是1，如果存在一个不是1的情况，那么我们可以说，该新数据一定不存在于这个布隆过滤器中。...反过来说，如果通过哈希函数算出来的值，对应的地方都是1，那么我们能够肯定的得出：这个数据一定存在于这个布隆过滤器中吗？
import java.util.BitSet; public class Bloomfilter { private static final int DEFAULT_SIZE = 2 布隆过滤器的比特长度...i]); } } private void addValue(String value) { for(SimpleHash f : func)//将字符串value哈希为...这里其实没必要全部跑完，只要一次ret==false那么就不包含这个字符串 ret = ret && bits.get(f.hash(value)); return ret; } // /** // *初始化过滤器...int cap, int seed) { this.cap = cap; this.seed = seed; } public int hash(String value) {//字符串哈希...，选取好的哈希函数很重要 int result = 0; int len = value.length(); for (int i = 0; i < len; i++) { result = seed
布隆过滤器简单介绍 布隆过滤器介绍 maven引入 com.google.guava guava 18.0 布隆过滤器的使用 BloomFilter b = BloomFilter.create...b1.put("abb"); b1.put("abc"); b1.putAll(b); System.out.println(b1.mightContain("123")); 参考及拓展 Guava的布隆过滤器...布隆过滤器演示 BloomFilter原理，实现及优化 Redis 布隆过滤器实战「缓存击穿、雪崩效应」
于是布隆过滤器则是使用了多个哈希函数，将数据映射到多个位置上面，才能确保数据的准确性，减小误判的概率 2、布隆过滤器的操作及实现 布隆的插入操作： 使用了多个哈希函数，将数据映射到多个位置上面，并将对应位置标记为...，如果该元素存在时，该元素可能存在，因为有些哈希函数存在一定的误判（哈希冲突） 布隆过滤器删除： 布隆过滤器不能直接支持删除工作，因为在删除一个元素时，可能会影响其他元素（哈希冲突） 一种支持删除的方法...也就是说，布隆过滤器的长度与误报率成反比，与空间利用率成反比 哈希函数的个数也值得思考，哈希函数越多，映射的位置也就越多，此时准确性也就越高，但随之带来的问题就是效率的降低。...也就是说，哈希函数的个数与效率成反比，准确率成正比 示图： 选择公式： 注意： k 为哈希函数个数，m 为布隆过滤器长度，n 为插入的元素个数，p 为误报率 所以根据公式，我这里使用的哈希函数为...布隆过滤器优点： 增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函数的个数，一般比较小)，与数据量大小无关 哈希函数相互之间没有关系，方便硬件并行运算 布隆过滤器不需要存储元素本身
如果我们想要映射一个值到布隆过滤器中，怎么操作呢？首先是使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，再把哈希值指向的bit位置1。例如：我们要将值“baidu”映射到布隆过滤器上，怎么操作呢？...接着我们再把值“alibaba”和三个不同哈希函数生成的值：2、6、8映射到上面布隆过滤器中，它就会变为下图的样子： 很显然，它把之前映射的哈希值6覆盖了，这就是布隆过滤器是有误报率的一个因素。...说明，布隆过滤器的长度越小，其误报率就越高，布隆过滤器的长度越长，误报率越低。 接下来再看看哈希函数的个数是否对误报率有影响。...如果哈希函数的个数越多，那么bit位会迅速填满，也就是布隆过滤器bit位置为1的速度会加快，且布隆过滤器的效率越低。...这样，有了上面两个公式就可以方便选择哈希函数的个数和布隆过滤器的长度了。至于如何推导这两个公式，我将会在后续文章中写到，欢迎继续关注。
一.哈希切割 哈希切分的基本概念： 是将一个大文件，利用哈希的原理， 将其分为若干个小文件。...根据 哈希切分的原理：相同的ip一定会进入同一个小文件中，用 map 统计每个小文件中相同ip出现的次数 二.位图应用 【1】给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？...分析： 第二种思路是：将两个文件映射到两个位图中去（实现去重） 如果相对应的位置都是1（满足相＆为1），则此元素就在交集中 三.布隆过滤器 【1】给两个文件，分别有100亿个query，我们只有1G内存...哈希切分的基本概念： 是将一个大文件，利用哈希的原理， 将其分为若干个小文件。...相同的数据都被分到同一个文件里 在此题中，如下图所示，即：A和B中相同的query就会进入相同的小文件中 【2】如何扩展BloomFilter使得它支持删除元素的操作 多个位标识同一个值，使用 引用计数
安装 pip install bloompy 使用 通过bloompy你可以使用四种布隆过滤器 标准布隆过滤器 标准布隆过滤器只能进行数据的查询和插入，是下面几种过滤器的基类，可以进行过滤器的存储和恢复...] # 过滤器哈希函数个数 >>> bf.hash_num 10 计数布隆过滤器 标准布隆过滤器的子类，但是计数布隆过滤器可以执行删除元素额操作。...标准扩容布隆过滤器 当插入的元素个数超过当前过滤器的容量时，自动增加过滤器的容量，默认内置一次扩容2倍。支持查询和插入功能。...计数扩容布隆过滤器 标准扩容布隆过滤器的子类，功能继承自标准扩容布隆过滤器，但支持删除元素的操作。...： 类方法'fromfile' 函数get_filter_fromfile() 如果你很清楚的知道当前文件中的过滤器是一个标准布隆过滤器，那么你可以使类方法类恢复这个过滤器: bloompy.BloomeFilter.fromfile
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