布隆过滤器误判率设置：布隆过滤器误报率？

dfnjsfkhak 2024-02-03 129 0

本篇文章给大家谈谈布隆过滤器误判率设置，以及布隆过滤器误报率对应的知识点，希望对各位有所帮助，忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是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。

2、如原字节数组中，对应1，3，7中存在的元素的值都为1。则判定为此元素可能存在，但凡有一个元素的值不为1，则判定此元素一定不存在。

（图片来源网络，侵删）

3、这种情况也造成了布隆过滤器的删除问题，因为布隆过滤器的每一个 bit 并不是独占的，很有可能多个元素共享了某一位。如果我们直接删除这一位的话，会影响其他的元素。

使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是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，主要需实现的目标是，在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内，误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0。

（图片来源网络，侵删）

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。

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。

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。

（图片来源网络，侵删）

上面使用的布隆过滤器只是默认参数的布隆过滤器，它在我们第一次 add 的时候自动创建。Redis 还提供了自定义参数的布隆过滤器，bf.reserve 过滤器名 error_rate initial_size 但是这个操作需要在 add 之前显式创建。

多次执行，结果一致，根据结果判定：内存的存储存在局限性，可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储。使用redis实现布隆过滤器。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数。实现过程，待完善。。

此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。因此，想保持错误率低，布隆过滤器的空间使用率需为50%。

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。

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***。

比特币中布隆过滤器是在 BIP-0037 中提到，主要是提供给spv节点使用，主要是去过滤发送给他们的交易。

1、第二种：如果允许一定错误率的话，则可以用布隆过滤器的思想。

2、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。

3、你可以把布隆过滤器看做J***a中的***（collection），你可以往它里面添加元素，查询某个元素是否存在（就像一个HashSet）。如果布隆过滤器说没有这个元素，这个结果可能是错误的。

1、在做域名爆破中，遇到了把一个300G的子域名json文件进行去重，一开始是考虑使用字典进行去重，但是数据量大了，会造成内存泄露。看网上资料介绍了一种方案，就是使用布隆过滤器。

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