布隆過濾器（bloom filter）是2023年由布隆提出的。它實際上是乙個很長的二進位制向量和一系列隨機對映函式。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比一般的演算法要好的多，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。
它本身是乙個很長的二進位制向量，既然是二進位制的向量，那麼顯而易見的，存放的不是0，就是1。
現在我們新建乙個長度為8的布隆過濾器，預設值都是0，就像下面這樣：
接下來有我們要對映乙個值到布隆過濾器中，如下圖，對值"moon" 和三個不同的雜湊函式分別生成了雜湊值（下圖的下標（1，3，6）），將對應下標的值改為1。
現在又來了乙個值「yue」，返回不同的雜湊值（1，4，7），將對應下標的值改為1。
值得注意一點：1 這個位置上由於兩個值的雜湊函式都返回了這個bit位。現在要查詢"moon"這個值是否存在，那你可不敢說他肯定存在，只能說可能存在，每個bit位都可能有好幾個值對映到。
但是如果說要查詢"liang"這個值，是否存在，經過雜湊函式的對映，你發現返回的值都是0，那麼這個值肯定不存在。
不支援刪除
傳統的布隆過濾器並不支援刪除操作。但是名為 counting bloom filter 的變種可以用來測試元素計數個數是否絕對小於某個閾值，它支援元素刪除。
優缺點優點：由於存放的不是完整的資料，所以占用的記憶體很少，而且新增，查詢速度夠快。
缺點： 隨著資料的增加，誤判率隨之增加；無法做到刪除資料；只能判斷資料是否一定不存在，而無法判斷資料是否一定存在。
直接帖個公式吧。
k 為雜湊函式個數，m 為布隆過濾器長度，n 為插入的元素個數，p 為誤報率。
布隆過濾器
布隆過濾器 bloom filter 是1970年由布隆提出的。它實際上是乙個很長的二進位制向量和一系列隨機對映函式。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和刪除困難。如果想要判斷乙個元素是不是在乙個集合裡，一般想到...
布隆過濾器
布隆過濾器的概念 如果想要判斷乙個元素是不是在乙個集合裡，一般想到的是將所有元素儲存起來，然後通過比較確定。鍊錶，樹等等資料結構都是這種思路.但是隨著集合中元素的增加，我們需要的儲存空間越來越大，檢索速度也越來越慢 o n o logn 不過世界上還有一種叫作雜湊表 又叫 雜湊表，hash tabl...
布隆過濾器
如果想判斷乙個元素是不是在乙個集合裡，一般想到的是將集合中所有元素儲存起來，然後通過比較確定。鍊錶 樹 雜湊表 又叫雜湊表，hash table 等等資料結構都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加，我們需要的儲存空間越來越大。同時檢索速度也越來越慢。bloom filter 是一種空間效率很高的隨機...