布隆过滤器算法用于搜索

2024年 3月 15日 83.3k 0

问题: 什么是布隆过滤器?

答案 → 布隆过滤器是一种空间效率高的概率型数据结构。它已经存在了50年。它用于回答这样的问题:这个元素是否在集合中?

问题: 布隆过滤器的实际应用有哪些?

答案 → 布隆过滤器是一种具有许多实际应用的数据结构。它可以在浏览器、网络路由器和数据库中找到,仅举几例。

问题: 可以用布隆过滤器的实际应用场景是什么?

答案 → 布隆过滤器用于回答这个问题:这个元素是否存在于集合中?布隆过滤器会回答“绝对不是”或“可能是”。这个“可能是”的部分使得布隆过滤器具有概率性。

  • 可能发生假阳性,即元素实际上不在集合中,但布隆过滤器说它存在。
  • 不可能发生假阴性,即元素存在于集合中,但布隆过滤器说它不存在。

问题: 使用布隆过滤器的权衡是什么?

答案 → 为了有时提供不正确的假阳性答案,布隆过滤器比像哈希表这样的数据结构消耗的内存要少得多,后者能够每次都提供正确的答案。

问题: 使用布隆过滤器时我们必须注意什么?

答案 → 如果我们的用例可以容忍一些假阳性并且不能容忍假阴性,那么我们可以选择布隆过滤器。

问题: 布隆过滤器是如何工作的?

答案 → 布隆过滤器的关键成分是一些好的哈希函数。

  • 这些哈希函数应该快速,并且它们应该产生均匀且随机分布的输出。
  • 只要碰撞很少,就没关系。

理解 → 一个布隆过滤器是一个大的桶集合,每个桶包含一个比特位,它们都从零开始。假设我们想要跟踪我喜欢的食物。以这个例子:

步骤#1.) 我们从一个大小为10的布隆过滤器开始,标记从0到9:

步骤#2.) 现在,对于每个传入的元素:

  • 我们将通过三个不同的哈希函数传递它。
  • 每个哈希函数最终会返回一个0到9的范围内的值。

例如,我们想将元素“Ribeye”(一种肉类)放入布隆过滤器。所以,通过三个哈希函数传递这个元素:

  • 假设通过哈希函数1传递元素“Ribeye”时,我们得到的值为1。这意味着,索引1处的值会被标记为1。
  • 假设通过哈希函数2传递元素“Ribeye”时,我们得到的值为3。这意味着,索引3处的值会被标记为1。
  • 假设通过哈希函数3传递元素“Ribeye”时,我们得到的值为4。这意味着,索引4处的值会被标记为1。

步骤#3.) 现在,如果我们想检查“Ribeye”是否在布隆过滤器中:

  • 我们再次将“Ribeye”通过相同的三个哈希函数。
  • 如果所有三个哈希函数返回的索引位置上的值都是1,那么“Ribeye”可能在布隆过滤器中。

理解 → 由于我们检查的每个索引位置上的值都是1,所以“Ribeye”可能在布隆过滤器中。

这种方法可以快速检查一个元素是否可能存在于一个集合中,同时使用的内存比存储整个集合少得多。

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