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BloomFilter详解(布隆过滤器)
1、这说明了若想保持某固定误判率不变，布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的。三 如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。
2、布隆过滤器 （英语：Bloom Filter）是 1***0 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个***中。
3、应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P。这也是一个设计完整的布隆过滤器需要用户输入的仅有的两个参数，之后的所有参数将由系统计算，并由此建立布隆过滤器。
4、布隆过滤器（Bloom Filter）是1***0年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个***。
布隆过滤器和替代算法
布隆过滤器 （英语：Bloom Filter）是 1***0 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个***中。
从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减小，这也符合直觉。现在计算对于给定的m和n，k为何值时可以使得误判率最低。
设计和应用布隆过滤器的方法 应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P。这也是一个设计完整的布隆过滤器需要用户输入的仅有的两个参数，之后的所有参数将由系统计算，并由此建立布隆过滤器。
使用布隆过滤器的决定性因素之一，就是此算法插入数据和查询数据的速度必须非常快。因此在对数据进行哈希运算的时候， 需选择计算快的哈希算法 。而且， 写入数据以及查询数据的哈希算法，顺序和算法都需完全一致 。待完善。
布隆过滤器（Bloom Filter）是1***0年由[布隆]提出的。它实际上是一个很长的[二进制]向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个***中。
布隆过滤器的优点
布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能；k和m相同，使用同一组Hash函数的两个布隆过滤器的交并差运算可以使用位操作进行。
和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个***中，它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个***。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好得多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。a.下图是一个初始化后的长度为11的布隆过滤器结构，可以看成一个数组，还未放入任何数据，所有位的值都是0。
布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能；但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。
网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫网址判重系统，且系统容忍一定程度的失误率，但是对空间要求比较严格，这种问题一般考虑 布隆过滤器 。
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