BloomFilter&python支持
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BloomFilter
布隆過濾器是一種概率空間高效的數據結構。它與hashmap非常相似，用于檢索一個元素是否在一個集合中。
它在檢索元素是否存在時，能很好地取舍空間使用率與誤報比例。即Bloom Filter是會誤判的，它只會把不存在于集合中的元素誤判成存在于集合中，而不會把存在于集合中的元素誤判成不存在集合中。
正是由于這個特性，它被稱作概率性數據結構（probabilistic data structure）。
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BloomFilter原理
布隆過濾器維護一個N位的位數組，其中N是位數組的大小。它還有另一個參數k，表示使用哈希函數的個數。這些哈希函數用來設置位數組的值。當往過濾器中插入元素x時，h1(x), h2(x), ..., hk(x)所對應索引位置的值被置“1”，索引值由各個哈希函數計算得到。注意，如果我們增加哈希函數的數量，誤報的概率會趨近于0.但是，插入和查找的時間開銷更大，布隆過濾器的容量也會減小。
為了用布隆過濾器檢驗元素是否存在，我們需要校驗是否所有的位置都被置“1”，與我們插入元素的過程非常相似。如果所有位置都被置“1”，那也就意味著該元素很有可能存在于布隆過濾器中。若有位置未被置“1”，那該元素一定不存在。
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記錄元素
下面我們看一下向Bloom Filter插入字符串的具體過，就是把這個字符串str經過K個不同的hash函數計算得到的結果h1、h2、、、hK。然后在BitArrray的第h1、h2、、、hK的位置上置1。
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判斷元素
?那么如何判斷一個字符串是否存在呢
?把這個字符串經過K個hash函數計算得到h1、h2、、、hK，然后逐個判斷BitArray的第h1、h2、、、hK個位置是否是1
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應用場景
Google著名的分布式數據庫Bigtable以及Hbase使用了布隆過濾器來查找不存在的行或列，以及減少磁盤查找的IO次數
文檔存儲檢查系統也采用布隆過濾器來檢測先前存儲的數據
Goole Chrome瀏覽器使用了布隆過濾器加速安全瀏覽服務
垃圾郵件地址過濾
爬蟲URL地址去重
解決緩存穿透問題
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?python支持庫BloomFilter
from
bloom_filter
import
BloomFilter
bloombloom = BloomFilter(max_elements=10000, error_rate=0.1
)
#
max_elements是布隆過濾器的容積，最多可以記錄多少元素
#
error_rate是錯判率
#
向bloom添加元素
bloombloom.add(
'
https://www.tianyancha.com/company/23402373
'
)
bloombloom.add(
'
https://www.tianyancha.com/company/23402372
'
)
bloombloom.add(
'
https://www.tianyancha.com/company/2340231
'
)
bloombloom.add(
'
https://www.tianyancha.com/company/23402
'
)
bloombloom.add(
'
https://www.tianyancha.com/company/234
'
)
bloombloom.add(
'
https://www.tianyancha.com/company/234023
'
)
#
判斷URL是否在bloombloom.__contains__('https://www.tianyancha.com/company/23402373')
print
(bloombloom.
__contains__
(
'
https://www.tianyancha.com/company/23402373
'
))
s1
=
'
https://www.tianyancha.com/company/23402373
'
s2
=
"
1111
"
print
(s1
in
bloombloom)
print
(s2
in
bloombloom)
結果：
True
True
False
?
?
優點：
1.全量存儲但是不存儲元素本身，在某些對保密要求非常嚴格的場合有優勢
2.空間高效率
3.插入/查詢時間都是常數O(k),遠遠超過一般的算法
缺點：
1.存在誤算率(False Positive)，隨著存入的元素數量增加，誤算率隨之增加
布隆過濾器能確保某個元素“肯定不存在”，但是對于一些元素的判斷會是“可能存在”
2.一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素
3.數組長度以及hash函數個數確定過程復雜
4.無法得到元素本身
布隆過濾器并不會保存插入元素的內容，只能檢索某個元素是否存在
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