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[转]Bloom Filter 布隆过滤器  

2010-04-07 13:25:30|  分类: 技术积累 |  标签: |举报 |字号 订阅

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[转]Bloom Filter 布隆过滤器 - 秒大刀 - 秒大刀的城堡

    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。

基本思想
    如果想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,然后通过比较确定。链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的一个点。这样一来,我们只要看看这个点是不是1就知道可以集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。
    Hash面临的问题就是冲突。假设Hash函数是良好的,如果我们的位阵列长度为m个点,那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳m / 100个元素。显然这就不叫空间效率了(Space-efficient)了。解决方法也简单,就是使用多个Hash,如果它们有一个说元素不在集合中,那肯定就不在。如果它们都说在,虽然也有一定可能性它们在说谎,不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。

优点
    相比于其它的数据结构,布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。另外, Hash函数相互之间没有关系,方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
    布隆过滤器可以表示全集,其它任何数据结构都不能;
    k和m相同,使用同一组Hash函数的两个布隆过滤器的交并差运算可以使用位操作进行。

缺点
    但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加,误算率随之增加。但是如果元素数量太少,则使用散列表足矣。
    另外,一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素. 我们很容易想到把位列阵变成整数数组,每插入一个元素相应的计数器加1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全的删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面. 这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。
    在降低误算率方面,有不少工作,使得出现了很多布隆过滤器的变种。

 

from:

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B8%83%E9%9A%86%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%99%A8

参考:

http://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter

http://dearymz.blog.163.com/blog/static/205657420103731045749/

http://my.huhoo.net/archives/2009/04/bfbloom_filter.html

http://www.flipcode.com/archives/Coding_Bloom_Filters.shtml

http://grepk.com/?p=605

http://blog.csdn.net/jiaomeng/archive/2007/01/27/1495500.aspx

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