布隆過(guò)濾器詳解

因?yàn)椴悸∵^(guò)濾器是一種概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，存在非常小的誤判幾率，不能判斷某個(gè)元素一定百分之百存在，所以只能用在允許有少量誤判的場(chǎng)景，不能用在需要100%精確判斷存在的場(chǎng)景）。

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從上式中可以看出，當(dāng)m增大或n減小時(shí)，都會(huì)使得誤判率減小，這也符合直覺(jué)。現(xiàn)在計(jì)算對(duì)于給定的m和n，k為何值時(shí)可以使得誤判率最低。

布隆過(guò)濾器，主要需實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是， 在指定的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)范圍內(nèi)，滿足誤判率在設(shè)定的范圍內(nèi) ，誤判率太高的話，無(wú)法起到過(guò)濾數(shù)據(jù)的情況，誤判率不能為0。

布隆過(guò)濾器只會(huì)把正常的URL當(dāng)成黑名單系統(tǒng)里的，但不會(huì)誤報(bào)已經(jīng)在黑名單里的URL。形象點(diǎn)說(shuō)就是“寧可錯(cuò)殺三千不會(huì)放過(guò)一個(gè)”在講解布隆過(guò)濾器原理之前先講位圖。 位圖是bit類型的數(shù)組。

假設(shè)布隆過(guò)濾器中的hash function滿足simple uniform hashing假設(shè)：每個(gè)元素都等概率地hash到m個(gè)slot中的任何一個(gè)，與其它元素被hash到哪個(gè)slot無(wú)關(guān)。

布隆過(guò)濾器

布隆過(guò)濾器 （英語(yǔ)：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它實(shí)際上是一個(gè)很長(zhǎng)的二進(jìn)制向量和一系列隨機(jī)映射函數(shù)。主要用于判斷一個(gè)元素是否在一個(gè)集合中。

布隆過(guò)濾器，主要需實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是， 在指定的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)范圍內(nèi)，滿足誤判率在設(shè)定的范圍內(nèi) ，誤判率太高的話，無(wú)法起到過(guò)濾數(shù)據(jù)的情況，誤判率不能為0。

設(shè)計(jì)和應(yīng)用布隆過(guò)濾器的方法 應(yīng)用時(shí)首先要先由用戶決定添加的元素?cái)?shù) n 和期望的誤差率 P。這也是一個(gè)設(shè)計(jì)完整的布隆過(guò)濾器需要用戶輸入的僅有的兩個(gè)參數(shù)，之后的所有參數(shù)將由系統(tǒng)計(jì)算，并由此建立布隆過(guò)濾器。

基于布隆過(guò)濾器的非法URL識(shí)別,有沒(méi)有能用Java

1、第二種：如果允許一定錯(cuò)誤率的話，則可以用布隆過(guò)濾器的思想。

2、如果有一處不為1，那么就說(shuō)明這個(gè)元素沒(méi)有被添加到這個(gè)布隆過(guò)濾器中。如果都為1，就說(shuō)明這個(gè)元素在布隆過(guò)濾器里面。當(dāng)然，會(huì)有一定誤判的概率。

3、你可以把布隆過(guò)濾器看做Java中的集合（collection），你可以往它里面添加元素，查詢某個(gè)元素是否存在（就像一個(gè)HashSet）。如果布隆過(guò)濾器說(shuō)沒(méi)有這個(gè)元素，這個(gè)結(jié)果可能是錯(cuò)誤的。

4、1，用數(shù)據(jù)庫(kù)保存已經(jīng)訪問(wèn)的id，但是數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)慢一點(diǎn) 2，用緩存保存先過(guò)濾一下，不過(guò)會(huì)越來(lái)越大。

分享名稱：java布隆過(guò)濾器代碼 java布隆過(guò)濾器實(shí)現(xiàn)
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