布隆过滤器基于BitMap实现，它的核心原理是将指定key通过n个hash函数进行n次hash运算，最终得到n个hash值，将每个hash值映射到BitMap中对应的偏移量（offset）并将该偏移量对应的元素值设置为1。当其他key进入时，以同样的方式计算并得到n个hash值，判断这些hash值在BitMap中对应的偏移量的元素值是否全部为1，全部...
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。 布谷鸟过滤器 为了解决布隆过滤器...
packagecom.doodl6.springmvc.service.cache.redis;importcom.google.common.base.Preconditions;importcom.google.common.hash.Funnel;importcom.google.common.hash.Hashing;publicclassBloomFilterHelper<T> {privateintnumHashFunctions;privateintbitSize;privateFunnel<T> funnel;publicBloomFilterHelper(Funnel<T> funnel,...
Redis Bitmap实现布隆过滤器是一个高效的数据结构应用,它结合了Redis的Bitmap特性和布隆过滤器的原理。下面将分点详细解释如何使用Redis Bitmap实现布隆过滤器: 理解Redis Bitmap和布隆过滤器的基本概念: Redis Bitmap:Redis Bitmap是一种使用位数组来表示二进制数据的数据结构,通过SETBIT、GETBIT等命令可以高效地进...
布隆过滤器代码实现(借助素数表获取下一个素数,选取合适的容量--》hash函数):: #define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1#include<iostream>usingnamespacestd;#include<string>#include"Common.h"#include"BitMap.h"template<classT=string,classHashFunc1 = __HashFunc1<T>,classHashFunc2 = __HashFunc2<T>,classHas...
1. 布隆过滤器 1.1 布隆过滤器设计思想 布隆过滤器(Bloom Filter,下文简称BF)是专门用来检测集合中是否存在特定元素的数据结构。它是由长度为m比特的位数组和...
位图(BitMap) 是用一个数组中的每个数据的每个二进制位表示一个数是否存在。1表示存在,0表示不存在。 相当于把数组分成很多块的空间,每一块是32个比特位。 原来32个比特位放一个数据,现在一个位就可以放一个数据。16GB/32=0.5GB=512MB。 位图的实现: ...
Redis提供的Bitmap正好能够作为布隆过滤器所需要的位数组的基础,本文先简要介绍Bitmap,然后给出基于它的布隆过滤器实现。 Bitmap在Redis中并不是一个单独的数据类型,而是由字符串类型(Redis内部称Simple Dynamic String,SDS)之上定义的与比特相关的操作实现的,此时SDS就被当做位数组了。下面是在redis-cli中使用getbit...
借助Redis Bitmap实现简单的布隆过滤器 https://www.jianshu.com/p/c2defe549b40 分类:nosql zbjice 粉丝-11关注 -21 +加关注 0 0 升级成为会员 posted @2020-09-22 18:57zbjice阅读(411) 评论(0)编辑收藏举报
#endif //__BITMAP_H__ 布隆过滤器(BloomFilter) 它是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。那我们可以利用哈希函数计算出它具体的存放位置。 它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,将这40亿的数据内存由16GB变成500MB,可见其强大。