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。
不需要儲存key，節省空間
標準bloom filter對於需要精確檢測結果的場景將不再適用，而帶計數器的bloom filter的出現解決了這個問題。counting bloom filter實際只是在標準bloom filter的每乙個位上都額外對應得增加了乙個計數器，在插入元素時給對應的 k （k 為雜湊函式個數）個 counter 的值分別加 1，刪除元素時給對應的 k 個 counter 的值分別減 1。
可以刪除
無法合併，占用空間大
商過濾器是一種空間效率很高的概率資料結構。他是基於乙個hash表，有三個fingerprint 比較重要，
is_occupied :1：
is_continuation: 1:被占用，不是第乙個餘數
is_shifted: 1:插槽中的餘數不在其規範插槽中
插入例項
在狀態1的時候插入三個元素，他們的餘數分別為1,4，7，此時都是空的我們可以直接將其占用；在狀態2的時候，c餘數為1，但是1已經有了，所以c被放到2中，延續和移動要置1；插入d是2，也就是他的規範槽是2，但是被佔了，所以要將2的置is_occupied 置1；d所在的位置是移位以後的。
在狀態三的時候，是假設了ar
spark 布隆過濾器 bloomFilter
資料過濾在很多場景都會應用到，特別是在大資料環境下。在資料量很大的場景實現過濾或者全域性去重，需要儲存的資料量和計算代價是非常龐大的。很多小夥伴第一念頭肯定會想到布隆過濾器，有一定的精度損失，但是儲存效能和計算效能可以達到幾何級別的提公升。很多第三方框架也實現了相應的功能，比如hbase框架實現的布...
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...