Bloom-Filter算法 简介

Bloom-Filter算法 其实可以看作 bit-map 的一种扩展。

它把已存在的元素通过多个hash 函数映射到一个 bit 序列，对于每一个元素根据hash函数的结果把相应的 位置置一（这个bit序列通常很长，但是比起记住所有元素它占用的空间是小的）。

在判断一个元素时候已存在的时候，它会把这个元素的多个hash结果对应到bit序列中查看，如果已经全部置为一，那么说明该元素已经存在。

一个Bloom Filter有以下参数：

m	bit数组的宽度（bit数）
n	加入其中的key的数量
k	使用的hash函数的个数
f	False Positive的比率 （假阳性）

为了把错误率控制在 f，共有 n 个元素的集合作 bloom filter 其他参数可以由以下公式来定值：

m =nlg(1/f)*lge (其中 lg 表示以2为底的对数)

k = - ln(f) / ln(2)             

另外对于一个元素非常多的集合要进行 Bloom Filter 操作，必须构造一个返回值范围很大的 hash 函数。可以用 md5 算法生成十六进制的hash值，然后转成十进制：

import hashlibm=hashlib.md5() m.update('123123123123123123') print int(m.hexdigest(), base=16)

详见：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7866173

转载于:https://www.cnblogs.com/rav009/p/5131107.html

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Bloom-Filter算法 简介的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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