Bloom Filter(布隆过滤器)原理

来源:互联网 发布:知乎提问后自己找不到 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 05:12

Bloom Filter(布隆过滤器)主要用于判断某个元素是否属于集合内,但是这种判断不是一定正确的。

经典问题:

假设你有数量非常庞大的URL集合,现在给你一个新的URL,要你快速判断这个URL是否在上述的URL集合中。

解决这个问题比较原始的方法是:先用一个数组把所有URL存起来,然后再扫描这个数组,判断里面是否有元素与新的这个URL相同。这样做会耗费非常大的空间和时间,是非常不妥的一种做法。

另一种非常快速的方法就是使用布隆过滤器了。如果布隆过滤器说一个元素在某个集合内,那么这个元素是很有可能在这个集合内的,但不是百分之百在;相反,如果布隆过滤器说一个元素不在这个集合内,那么这个元素一定不在这个集合内。

原理:

布隆过滤器主要使用的是hash函数,并且是同时使用多个hash函数,以便减少hash冲突。

首先,假设有7个hash函数,分别是h1(), h2() ….h7(),这里hash函数的具体内容是不定的,看你具体的程序和应用来决定。然后有一个位数组bits,元素个数为m吧,初始化为0.

下面先说往集合里添加元素的过程:

给你一个元素e,你要把它通过布隆过滤器添加到某个集合里。

首先,分别用上面的7个hash函数对e取hash值,假设结果如下:

r1 = h1(e) = 5,

r2 = h2(e) = 6,

r3 = h3(e) = 1,

r4 = h4(e) = 7,

r5 = h5(e) = 6,

r6 = h6(e) = 10,

r7 = h7(e) = 9.

这里需要注意的是,这几个hash函数中有可能返回值是相同的(比如上面的r2和r5)。

根据上面的结果,把bits对应位置为1(重复只需置一次就可以了):

bits[5] = 1

bits[6] = 1,

bits[1] = 1,

bits[7] = 1,

bits[10] = 1,

bits[9] = 1.

这就把e通过布隆过滤器加入到了集合中来。

现在假设又来一个元素e2,要添加到集合中来。假设用7个hash函数做hash得:

r1 = h1(e2) = 3,

r2 = h2(e2) = 1,

r3 = h3(e2) = 6,

r4 = h4(e2) = 14,

r5 = h5(e2) = 11,

r6 = h6(e2) = 13,

r7 = h7(e2) = 3.

再把对应bits的位置为1,

bits[3] = 1,

bits[1] = 1,

bits[6] = 1,

bits[14] = 1,

bits[11] = 1,

bits[13] = 1,

bits[3] = 1.

注意bits的长度m的大小,不要越过数组边界了。

经过上述两个元素的添加,bits变成下面这样:

bits[1] = 1,

bits[3] = 1,

bits[5] = 1,

bits[6] = 1,

bits[7] = 1,

bits[9] = 1,

bits[10] = 1,

bits[11] = 1,

bits[13] = 1,

bits[14] = 1,

其他都为0。

现在集合里面有e1和e2两个元素了。


现在要判断元素e3是否在这个集合内。

首先分别用上面的7个hash函数对e3求hash,结果假设如下:

r1 = h1(e3) = 3,

r2 = h2(e3) = 1,

r3 = h3(e3) = 6,

r4 = h4(e3) = 14,

r5 = h5(e3) = 11,

r6 = h6(e3) = 13,

r7 = h7(e3) = 3.

(很明显,这里的结果与e2的hash结果一样)

如果e3在集合内,那么上面结果对应的bits位要全都为1才行,如果有一个为0,那么e3就不在集合内。很明显,bits对应的位都为1,所以我们可以说e3很有可能在集合内,但不是百分之百。

如果是这种情况,e3的所有hash值对应的bits都为1,但是e3不在集合内。假设此时hash值计算结果为:

r1 =  h1(e3) = 3,

r2 =  h2(e3) =  6,

r3 =  h3(e3) = 7,

r4 =  h4(e3) = 9,

r5 =  h5(e3) = 11,

r6 =  h6(e3) =13, 

r7 =  h7(e3) = 14, 

此时虽然对应bits位都为1,但是由于e3的hash结果是由e1和e2混合而来的,所以此时e3是不存在集合中的。


相反,如果计算出所有的hash值,bits对应位中有为0 的,那么可以肯定地说这个元素一定不在集合内;因为如果在集合内的话,那么在用布隆过滤器添加元素时,就应该把这个元素所有hash值的bits对应位都置为了1.

BloomFilter的C++代码:

BloomFilter.h

////  BloomFilter.h//  BloomFilter////  Created by 刘建安 on 4/19/15.//  Copyright (c) 2015 刘建安. All rights reserved.//#ifndef BloomFilter_BloomFilter_h#define BloomFilter_BloomFilter_h#include "math.h"#include "memory.h"#include "BloomHash.h"using namespace std;class BloomFilter{private:    bool bits[numOfBits];    BloomHash hash[7]; //7个哈希函数    public:    BloomFilter(){        memset(bits, false, sizeof(bits));        int seeds[7] = {5, 7, 11, 13, 23, 29, 37}; //hash函数的种子        for (int i = 0; i < 7; i++)            hash[i].setSeed(seeds[i]);    }        //判断是否包含某个字符串    bool isContain(string s){        bool flag = true;        for (int i = 0; i < 7; i++){            int tmp = hash[i].hash(s);            flag = flag & bits[tmp];        }        return flag;    }        //添加字符串    void add(string s){        for (int i = 0; i < 7; i++){            int hasValue = hash[i].hash(s);            bits[hasValue] = true;        }    }};#endif


BloomHash.h


////  BloomHash.h//  BloomFilter////  Created by 刘建安 on 4/19/15.//  Copyright (c) 2015 刘建安. All rights reserved.//#ifndef BloomFilter_BloomHash_h#define BloomFilter_BloomHash_h#include "string"using namespace std;#define numOfBits (1 << 14) //bits数组的长度class BloomHash{private:    int seed;public:    void setSeed(int _seed){        seed = _seed;    }    //对一个字符串求哈希值    int hash(string s){        long long result = 0;        long long length = s.size();        for (int i = 0; i < length; i++){            result = seed * result + int(s[i]);        }            return (numOfBits -1) & result; //这里记得要减去1,否则答案有错;&是为了保证数组不越界    }};#endif

main.cpp

////  main.cpp//  BloomFilter////  Created by 刘建安 on 4/19/15.//  Copyright (c) 2015 刘建安. All rights reserved.//#include <iostream>#include "BloomFilter.h"#include "string"using namespace std;int main(int argc, const char * argv[]) {    // insert code here...    std::cout << "Hello, World!\n";    string s = "hello world";    BloomFilter bf = BloomFilter(); //布隆过滤器        bf.add(s);         if (bf.isContain("helloworld")){        cout << "yes" << endl;    }    else        cout << "no" << endl;    return 0;}


2 0