布隆过滤器的不准确性主要源自两个因素：哈希映射的重叠：布隆过滤器通过多个哈希函数处理元素，每个元素经哈希后占据位数组中的几个位置，并标记为1。随着集合中元素增多，固定大小的位数组可能导致不同元素哈希后的位置发生重叠。这种重叠增加了假阳性的概率，即未添加至过滤器的元素可能因其哈希位置被误判为集合成员。
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误判率也被称为"假阳性率",即判断一个元素在布隆过滤器中但实际上并不在的概率。误判率受到以下两个因素的影响: 1.哈希函数的个数:哈希函数的个数越多,误判率越低。因为随着哈希函数个数的增加,每个元素对应的位数组位置被置为1的概率也会增加,从而提高了判断正确的准确性。 2.位数组的大小:位数组的大小越...
import com.google.common.hash.BloomFilter;import com.google.common.hash.Funnels;public class BloomFilterCase { /** * 预计要插入多少数据 */ private static int size = 1000000; /** * 期望的误判率 */ private static double fpp = 0.01; /** * 布隆过滤器 */ private static BloomFilter bloomFi...
布隆过滤器要设置初始容量。容量设置越大，冲突几率越低。布隆过滤器会设置预期的误判值。布隆过滤器的...
布隆过滤器的误判率是指当判断一个元素是否存在于集合中时,可能会出现判断为存在但实际不存在的情况。这是因为布隆过滤器使用了多个哈希函数对元素进行映射,并将映射结果对应的位数组置为1。当判断一个元素是否存在时,如果所有对应位都为1,则认为元素存在;如果有任意一位为0,则认为元素不存在。 由于多个元素可能映...
@爱采购寻源宝如何避免布隆过滤器误判 爱采购寻源宝 布隆过滤器,作为一种高效的数据结构,常被用于快速判断元素是否在集合中。然而,其基于哈希函数的判断机制,有时会导致误判情况的出现。为了减少这种情况,我们可以采取以下策略: 首先,增加哈希函数数量是降低误判概率的有效手段。根据集合大小和可接受误判率,我们可以计算...
此外,给定的哈希函数数量和误判率也会影响误判的概率。 二、避免布隆过滤器误判的方法 1. 增加哈希函数数量:通过增加哈希函数的数量,可以降低误判的概率。一般来说,用于判断元素是否在集合中的哈希函数数量为k,集合大小为n,则适合的哈希函数数量为k≈(n/m)ln2,其中m为可接受的误判率。 2. 动态调整...
布隆过滤器的误判率可以通过以下公式计算:误判率 = (1 – e^(-kn/m))^k 其中,k表示哈希函数的个数,n表示插入的元素个数,m表示布隆过滤器的总位数。 这个公式的核心思想是,对于每一个插入的元素,都通过多个哈希函数得到其在布隆过滤器中的k个位置,将这些位置设为1。当我们查询一个元素是否在布隆过滤器中...