我们需要定义一些基本的数据结构,例如桶(bucket)以及过滤器的基本属性。 importjava.util.Arrays;publicclassCuckooFilter{privateintbucketSize;// 每个桶的大小privateintnumBuckets;// 桶的总数privateBucket[]buckets;// 桶数组// 桶的定义staticclassBucket{String[]items;// 存储数据项publicBucket(intsize){this....
缓存穿透:key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会到数据源,从而可能压垮数据源。 解决办法:将数据源的key是否存在的信息存储到布隆过滤器中,如果布隆过滤器判定数据不存在,则不再请求数据源。 布谷鸟过滤器 基本的布谷鸟过滤器由两个并不独立的哈希函数构成。 基本单位为条目,...
3、同理还有垃圾邮箱的过滤。 那么对于类似这种,大数据量集合,如何准确快速的判断某个数据是否在大数据量集合中,并且不占用内存,过滤器应运而生了。 二、布隆过滤器(Bloom Filter) 布隆过滤器:一种数据结构(bitmap),是由一串很长的二进制向量组成,可以将其看成一个二进制数组。既然是二进制,那么里面存放的不是0...
由两个或者多个哈希函数构成,布谷鸟过滤器的布谷鸟哈希表的基本单位称为条目(entry,说起条目感觉很陌生,其实就是java中map的一个单位)。 每个条目存储一个指纹(fingerprint)(指纹这个概念大家应该会比较陌生,下文会给出更具体的描述),指纹指的是使用一个哈希函数生成的n位比特位,n的具体大小由所能接受的误判率来...
布隆过滤器(Bloom Filter)和布谷鸟过滤器(Cuckoo Filter)都是常见的用于快速判断一个元素是否存在于某个集合中的数据结构。它们在应用场景和实现方式上有所不同。 布隆过滤器是一种概率型数据结构,用于判断一个元素是否可能存在于一个集合中。它通过使用一个位数组和多个哈希函数来实现。当一个元素被插入到布隆过滤...
布隆过滤器与布谷鸟过滤器都是用于快速判断元素是否存在于集合中的数据结构，但它们在应用场景和实现方式上有所不同。布隆过滤器是一种概率型数据结构，使用位数组和哈希函数实现。插入元素时，通过哈希函数将元素对应位数组位置标记为1，查询元素时若对应位数组位置全为1，表示可能存在于集合中，否则一定不...
布隆过滤器(Bloom Filter)和布谷鸟过滤器(Cuckoo Filter)都是常见的用于快速判断一个元素是否存在于某个集合中的数据结构。它们在应用场景和实现方式上有所不同。 布隆过滤器是一种概率型数据结构,用于判断一个元素是否可能存在于一个集合中。它通过使用一个位数组和多个哈希函数来实现。当一个元素被插入到布隆过滤...
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为了解决上面布隆过滤器的问题,出现了一个增强版的布隆过滤器(Counting Bloom Filter),这个过滤器的思路是将布隆过滤器的bitmap更换成数组,当数组某位置被映射一次时就+1,当删除时就-1,这样就避免了普通布隆过滤器删除数据后需要重新计算其余数据包Hash的问题,但是依旧没法避免误判。
无法删除元素 也是由于上面hash函数的原因 同一个或多个hash函数的值 可以存多个原始的值 像上面 000101000 既存了hello的 也存了 java 那么就无法进行删除操作 如何解决布隆过滤器的缺点那? 有一个办法 一个是增加 hash函数的个数 每个原始数据 在数组中由多个hash函数值表示 ,值越多 和其它值撞车的概率越小...