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隆过滤器原理及应用场景分析_隆过滤器 数据更新怎么

所以隆过滤器存在误判的情况,但是如果隆过滤器判断某个元素不在隆过滤器中,那么这个值就一定不在。 如果对隆过滤器的概念还不是很理解的话,推荐一篇博客,图文并茂好理解很多。...二、实际应用场景 背景 现在有个100亿个黑名单网页数据,每个网页的URL占用64字节。现在想要实现一种网页过滤系统,可以根据网页的URL判断该网站是否在黑名单上,请设计该系统。...隆过滤器真实失误率p公式 求得 p = 0.006%,即隆过滤器的真实失误率为0.006%。...至于完整公式的推导,我这里就不在写了,后面会贴一个人家怎么推导的博客。 它们之间的关系只要记住下面这个公式就可以了。...通过Lua脚本批量插入数据到Redis隆过滤器 参考 1、详解隆过滤器的原理,使用场景和注意事项 2、隆过滤器概念及其公式推导 3、说一说隆过滤器 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

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哈希的应用——隆过滤器

现在有这样一个位图结构: 例如现在我们要插入一些元素——“百度”、“美团”、“Google”,一些字符串,那字符串没法直接映射到位图中,怎么办?...(因为如果一个元素映射多个位置的话那就需要这多个位置同时被多个元素映射才算冲突) 比如现在我们让每个插入的元素映射2个位置: 那怎么做到映射多个位置呢?...结构定义及set(插入)函数实现 先来定义一下隆过滤器的结构: 这里我们给3个哈希函数,实际应用中看具体情况。N代表插入的数据个数。...但是其实也是可以借助隆过滤器处理的,而且这种情况反而更能体现隆“过滤器”的价值。 怎么做呢?...那怎么样选择比较合适呢?

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隆过滤器:原理与应用

应用广泛,从网络爬虫的网页去重,到数据库查询优化,乃至比特币网络的交易匹配,都离不开它的身影。...因此,隆过滤器的使用需要在误判率和性能之间进行权衡。 隆过滤器的特点 隆过滤器有以下两个特点: 只要返回数据不存在,则肯定不存在。 返回数据存在,不一定存在。...n,然后再调整 k 和 m 来为你的应用配置过滤器。...在总结我们对隆过滤器的探讨时,我们可以看到其独特和强大之处。这种数据结构经常被应用于各种场景,包括缓存系统、网络路由器,甚至是大规模分布式数据库中。...总的来说,隆过滤器是一个强大而高效的工具,值得我们深入理解和广泛应用。同时,它也是计算机科学中众多神奇的示例之一,展示了如何通过聪明的设计和妥协,解决现实世界中的挑战问题。

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隆过滤器原理以及应用_bitmap与隆过滤器

2.应用场景,网页黑名单,垃圾邮件过滤,电话黑名单,url去重,内容推荐等。...这样处理完所有的值之后,一个完整的隆过滤器就完成了。...之后就进入应用阶段了,判断值在不在隆过滤器里面了,如果新输出的对象是之前处理放在隆过滤器里面的,那就一定是存在,因为两次计算得到的hash值是一样的,肯定在,那对于新的对象了,这时就有可能会出现误杀了...,新的值的hash值可能与老的值hash一样,于是隆过滤器就认为,这个值是黑名单里的了,会造成误杀的结果。...4.改进:通常误杀的话,可以通过两个方法去补救,再建立一个白名单,从隆器本身去优化,降低误杀率。

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隆过滤器:原理与应用

应用广泛,从网络爬虫的网页去重,到数据库查询优化,乃至比特币网络的交易匹配,都离不开它的身影。...因此,隆过滤器的使用需要在误判率和性能之间进行权衡。 隆过滤器的特点 隆过滤器有以下两个特点: 只要返回数据不存在,则肯定不存在。 返回数据存在,不一定存在。...n,然后再调整 k 和 m 来为你的应用配置过滤器。...在总结我们对隆过滤器的探讨时,我们可以看到其独特和强大之处。这种数据结构经常被应用于各种场景,包括缓存系统、网络路由器,甚至是大规模分布式数据库中。...总的来说,隆过滤器是一个强大而高效的工具,值得我们深入理解和广泛应用。同时,它也是计算机科学中众多神奇的示例之一,展示了如何通过聪明的设计和妥协,解决现实世界中的挑战问题。

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隆过滤器原理简介视频_隆过滤器误判怎么

目录 1.隆过滤器简介 2....隆过滤器的实现思路 3.隆过滤器的公式 4.实际应用场景 ---- 1.隆过滤器简介 隆过滤器(Bloom Filter)是由一个很长的bit数组和一系列哈希函数组成的。...3.隆过滤器的公式 隆过滤器的大小m公式,其中n为样本个数,p为误判率: 哈希函数的个数k公式: 隆过滤器真实失误率p公式: 4.实际应用场景 背景:现在有个100亿个黑名单网页数据,每个网页的...分析:如果不考虑不隆过滤器,那么这里存储100亿条数据就需要 100亿 * 64字节 = 596G 显然超过300G 解题:在满足有 100亿条数据 并且允许 万分之一的失误率 的隆过滤器需要多大的...由题可知 n = 100亿,p = 0.01% 根据隆过滤器的大小m公式,求得 m = 19.19n,向上取整为 20n。所以2000亿bit,约为186G。

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C++哈希应用——隆过滤器

隆过滤器判断一个数据不存在是准确的,因为数据映射的位置若被别的数据占用了,位图上的比特位会是1(没有被占用比特位上是0)控制误判率隆过滤器过小,上面的所有的比特位被占用的比率(设置成1)就越大,此时隆过滤器的误判率就越大...,因此隆过滤器的长度直接影响了误判率,隆过滤器越大则误判率越小。...图片隆过滤器的删除隆过滤器一般不支持删除操作,理由如下:隆过滤器判断一个数据存在是不确定的(数据的存在可能是误判)当要删除的数据存在隆过滤器是误判时,删除该数据对应的位图上的比特位(把对应的比特位由...所以一般而言隆过滤器不支持删除操作。...,隆过滤器比其他数据结构有这很大的空间优势数据量很大时,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隆过滤器可以进行交、并、差运算隆过滤器缺陷有误判率,即存在假阳性(False Position

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【C++】位图应用 | 隆过滤器

位图应用 题目一 给40亿个不重复的无符号整数,没排过序,给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在这40亿个数中 ---- 正常思路: 1.排序 + 二分查找 2.放入 哈希表 或者 红黑树 ----...隆过滤器 提出背景 用哈希表存储 缺点:浪费空间 用位图存储 缺点: 位图一般只能处理整形,若为字符串,则无法处理 将哈希与位图结合 即隆过滤器 概念 用多个哈希函数,将一个数据映射到位图结构中...既可以提升效率,又可以节省大量空间 ---- 假设两个字符串映射到同一个位置,则会导致哈希冲突 隆过滤器 想要 降低冲突概率 一个值映射到一个位置,容易误判,一个值映射到多个位置,就可以降低误判率...,若使用有可能误判, 没有注册过,显示用户存在 但是隆过滤器也是可以做到的, 若当前数据不在,则直接返回false 若当前数据在,有可能存在误判问题,所以去数据库中查找,若在则直接返回数据存在,若不在...,则返回false ---- 隆过滤器的特点 优点:快,节省内存 缺点:存在误判 (数据在) 具体代码 #include using namespace std; #include

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隆过滤器 原理及优缺点分析_隆过滤器误判怎么

隆过滤器 今天我们来聊一聊隆过滤器,了解他之前,我们先看一看是干什么用的 百度百科解释他可以判断一个元素是否在集合中,后面还说了他的效率呀什么的都很好,那既然如此,我们再想象一下为什么需要它!...隆过滤器就是这样干的,那元素怎么放呢? 我们可以把任意一个需要比较的元素,通过函数,生成2个或3个甚至更多个整数。...隆过滤器判断一个元素存在就是判断对应位置是否为1来确定的,但是如果要删除掉一个元素是不能直接把1改成0的,因为这个位置可能存在其它元素,所以如果要支持删除,那我们应该怎么做呢?...那么这就有一个问题,本来存1就是一位就可以满足了,但是如果要存具体的数字比如说2,那就需要2位了,所以带有计数器的隆过滤器会占用更大的空间。...参考资料: 隆过滤器如何删除 隆过滤器原理实现 百度百科 最后给点个关注吧 关注 『Xiang想』公众号 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。

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笔记应用怎么选?

数字时代,我们应善用科技的成果,使用笔记应用来记笔记。 第二句是“工欲善其事,必先利其器”,所以选择合适的笔记应用更重要。 因为工作、学习和科研的需求,近10年来,我尝试过多种不同的笔记应用。...越多应用支持协同的笔记应用,将来越有可能获得更多的协同机会。因为其他应用在设置协同交互功能的时候,肯定要考虑更大规模的用户群体。 ? 检索能力 笔记应用光是能够方便采集记录是不够的。...在印象笔记应用里面,我对着这个红按钮左点右点上点下点……不管怎么点,都没有什么编辑器打开,更别提可以修改Markdown格式文件了。? 安全 笔记是你重要的信息资产。...迁移能力 每当我尝试一款新的笔记应用的时候,我都很敏感地注意一个事情——这款应用里面的笔记能否便捷导出,并且被其他笔记应用完整导入。 这是因为我吃过亏。 数年以前,我曾经用过一款国产的笔记应用。...你以为企业的大数据资产是怎么来的? 你愿意贡献自己的笔记,让人家拿去随意分析使用吗? 假如你真的有幸碰到了一家活雷锋企业,真正免费为全世界用户提供优质笔记应用。恭喜你!但是也别高兴得太早。

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【C++】哈希的应用 -- 隆过滤器

此时隆过滤器就登场了。...,但其误判率是可控的 – 我们可以根据具体的应用场景来测试调整哈希函数的个数以及隆过滤器的长度,最终实现出最符合当前应用场景的隆过滤器。...---- 四、隆过滤器的应用 隆过滤器适用于不需要完全准确,允许出现一定误判的场景,例如如下场景: 用户注册时的昵称判重:某些网站在注册不允许出现重复昵称,而已注册的昵称都保存在服务器的数据库中,...在实际开发中隆过滤器的应用场景还有许多,比如网站黑名单的设计等;所以隆过滤器在实际开发中是比较重要的,在面试时被考察的也比较多,大家需要理解它的原理,特别是隆过滤器到底是在是正确的还是不在是准确的...---- 五、隆过滤器总结 隆过滤器的引出: 解决位图只能处理整形和数据范围集中的缺陷 – 哈希函数和取模,但这样会导致哈希冲突从而发生误判,为了降低误判率我们需要合理选择哈希函数的个数以及隆过滤器的长度

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C++ 哈希的应用隆过滤器】

接下来看看什么是 隆过滤器 吧 ---- 2、隆过滤器的概念 这里是 隆 可不是 英雄联盟中的 弗雷尔卓德之心 隆,毕竟他也不能解决字符串比较问题,他只是 召唤师峡谷 中的一个坦克,主要负责...,可能存在 计数回绕 的问题 实际应用场景: 注册时对于 昵称、用户名、手机号的验证 减少磁盘 IO 或者网络请求,因为一旦一个值必定不存在的话,我们可以不用进行后续昂贵的查询请求 总之,能被 隆过滤器...如何直接用 Linux 系统命令实现?...涉及 Top K 的问题都可以通过 优先级队列(堆) 解决,在第一问的基础上,构建一个大小为 K 的 小堆,将高频出现的 IP 地址入堆,筛选出 Top K 个 IP 即可 至于如何利用 Linux 命令解决...表示按照每个 IP 的出现次数再进行排序 head -k 表示选择前 k 个 IP 地址显示 注意: 以上操作都需要借助管道 | 因为它们都是有关联性的 ---- 总结 以上就是本次关于 C++ 哈希的应用

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怎么编译Linux内核?

Linux 内核介绍 Linux内核(英语:Linux kernel)是一种开源的类Unix操作系统宏内核。...整个Linux操作系统家族基于 该内核部署在传统计算机平台(如个人计算机和服务器,以Linux发行版的形式)和各种嵌入式平台,如路由器、无线接入点、专用小交换机、机顶盒、FTA接收器、智能电视、数字视频录像机...工作于平板电脑、智能手机及智能手表的Android操作系统,它的底层操作系统也是Linux。尽管在桌面计算机的占用率较低,但基于Linux的操作系统统治了几乎从移动设备到主机的其他全部领域。...实际Linux的发行版Ubuntu,其易用性也逐渐接近Windows。...Linux kernel官网:https://www.kernel.org/ linux Kernel维基百科:https://www.wiki.kernel.org/ 在线阅读linux kernel

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隆过滤器在PostgreSQL中的应用

Bloom索引来源于1970年由隆提出的隆过滤器算法,隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中,它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。...了解bloom索引前先来看看隆过滤器的实现。 简单来说,隆过滤器包含两部分:k个随机哈希函数和长度为m的二进制位图。...那么怎么降低哈希碰撞的概率呢,一方面可以增加位图的长度m,另一方面可以通过多个(k个)哈希函数哈希到位图上的k个位置,如果在匹配时k个位置所有值都是1则代表很可能匹配到,如果k个位置上存在一个为0,那么代表该元素一定不在集合中...从上面的原理可以看到隆过滤器一般比较适用于快速剔除未匹配到的数据,这样的话其实很适合用在数据库索引的场景上。pg在9.6版本支持了bloom索引,通过bloom索引可以快速排除不匹配的元组。...虽然隆过滤器不支持删除,但是在数据库索引上不存在删除隆过滤器上元素的场景,当某个数据行被删除时仅需要删除对应行上的整个隆过滤器(索引行)而已。

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