大数据时代-Bloom Filter(布隆过滤器)
来源:互联网 发布:ubuntu gnome英伟达 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 15:20
前期我们已经介绍过了bitmap及大数据处理的办法,我们这一节就聊一聊布隆过滤器的那些事。
布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较来确定。链表、平衡二叉树、散列表,或者是把元素放到数组或链表里,都是这种思路。以上三种结构的检索时间复杂度分别为O(n), O(logn), O(n/k),O(n),O(n)。而布隆过滤器(Bloom Filter)也是用于检索一个元素是否在一个集合中,它的空间复杂度是固定的常数O(m),而检索时间复杂度是固定的常数O(k)。
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