好久不更新部落格了，最近一段時間在看布隆濾波器及其改進方案，下面我就基本的方案與我所用到的改進策略寫一寫，有問題的地方還請各位指導一下。
1.基本布隆濾波器
基本的布隆濾波器是由布隆（burton howard bloom）在2023年提出的。它實際上是由乙個很長的二進位制向量和一系列隨機對映函式組成，布隆過濾器可以用於檢索乙個元素是否在乙個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法，缺點是有一定的誤識別率（假正例false positives，即bloom filter報告某一元素存在於某集合中，但是實際上該元素並不在集合中）和刪除困難，但是沒有識別錯誤的情形（即假反例false negatives，如果某個元素確實沒有在該集合中，那麼bloom filter 是不會報告該元素存在於集合中的，所以不會漏報）。
濾波器有很多改進的版本，比方說：couting bloom filter,還有基於counting bloom filter做的改進，如三元技術濾波器。當然還有很多：壓縮濾波器，分片濾波器等。
根據專案的需要，只說明一下所用到的改進濾波器（d-left counting bloom filter）。
專案的需求包括：
1、一種可實現快速檢索的結構，當然非布隆濾波器莫屬。
2、乙個物件可能含有好幾種安全屬性，一對多的關係。
3、支援增加、刪除、修改等操作。
4、較小的誤判率。
2.改進的布隆濾波器（d-left counting bloom filter）
hash函式輸出值分為兩個部分：一部分用來作為位址，一部分用作fingerprint。d-left counting bloom filter的主要作用是負載均衡，以及計數。
然而，最終發現最終討論後，得到的結論是，布隆濾波器用不到，就算學點知識吧。
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