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布谷鸟过滤器在错误率小于3%的时候空间性能是优于布隆过滤器的,而这个条件在实际应用中常常满足,所以一般来说它的空间性能是要优于布隆过滤器的。布谷鸟过滤器按照普通设计,只有两个Hash表,在查找的时候可以确保两次访存就可以做完,相比于布隆过滤器的K个Hash函数K次访存,在数据量很大不能全部装载在内存中的情况下,...
布谷鸟过滤器是一种节省内存空间的概率数据结构,基于布谷鸟哈希算法实现的过滤器,和布隆过滤器一样,用于检测指定元素是否存在于某个集合中,返回结果语义是 “元素一定不存在” 或 “有较大可能存在”。 和布隆过滤器比较 优点 布谷鸟过滤器支持删除元素,布隆过滤器不支持 ...
布谷鸟过滤器的查找过程很简单,给定一个项x,算法首先根据上述插入公式,计算x的指纹和两个候选桶。然后读取这两个桶:如果两个桶中的任何现有指纹匹配,则布谷鸟过滤器返回true,否则过滤器返回false。此时,只要不发生桶溢出,就可以确保没有假阴性。(这句话的意思是:我们在插入的时候可能会有踢出的操作嘛,那么在桶...
为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题, 论文《Cuckoo Filter:Better Than Bloom》作者提出了布谷鸟过滤器。相比布谷鸟过滤器,布隆过滤器有以下不足:查询性能弱、空间利用效率低、不支持反向操作(删除)以及不支持计数。 查询性能弱是因为布隆过滤器需要使用多个 hash 函数探测位图中多个不同的位点,这些位点在内存上跨度...
1、查询性能弱是因为布隆过滤器需要使用多个 hash 函数探测位图中多个不同的位点,这些位点在内存上跨度很大,会导致 CPU 缓存行命中率低。 2、空间效率低是因为在相同的误判率下,布谷鸟过滤器的空间利用率要明显高于布隆,空间上大概能节省 40% 多。不过布隆过滤器并没有要求位图的长度必须是 2 的指数,而布谷鸟过...
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