bloom filter
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Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。
- 结 构
- 二进制
- 召回率
- 100%
- 方 法
- 哈希函数
Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。如果检测结果为是,该元素不一定在集合中;但如果检测结果为否,该元素一定不在集合中。因此Bloom filter具有100%的召回率。这样每个检测请求返回有“在集合内(可能错误)”和“不在集合内(绝对不在集合内)”两种情况,可见 Bloom filter 是牺牲了正确率和时间以节省空间。
如需要判断一个元素是不是在一个集合中,我们通常做法是把所有元素保存下来,然后通过比较知道它是不是在集合内,链表、树都是基于这种思路,当集合内元素个数的变大,我们需要的空间和时间都线性变大,检索速度也越来越慢。 Bloom filter 采用的是哈希函数的方法,将一个元素映射到一个 m 长度的阵列上的一个点,当这个点是 1 时,那么这个元素在集合内,反之则不在集合内。这个方法的缺点就是当检测的元素很多的时候可能有冲突,解决方法就是使用 k 个哈希 函数对应 k 个点,如果所有点都是 1 的话,那么元素在集合内,如果有 0 的话,元素则不在集合内。
Bloom filter 优点就是它的插入和查询时间都是常数,另外它查询元素却不保存元素本身,具有良好的安全性。它的缺点也是显而易见的,当插入的元素越多,错判“在集合内”的概率就越大了,另外 Bloom filter 也不能删除一个元素,因为多个元素哈希的结果可能在 Bloom filter 结构中占用的是同一个位,如果删除了一个比特位,可能会影响多个元素的检测。
下面是一个简单的 Bloom filter 结构,开始时集合内没有元素
当来了一个元素 a,进行判断,这里哈希函数有两个,计算出对应的比特位上为 0 ,即是 a 不在集合内,将 a 添加进去:
之后的元素,要判断是不是在集合内,也是同 a 一样的方法,只有对元素哈希后对应位置上都是 1 才认为这个元素在集合内(虽然这样可能会误判):
随着元素的插入,Bloom filter 中修改的值变多,出现误判的几率也随之变大,当新来一个元素时,满足其在集合内的条件,即所有对应位都是 1 ,这样就可能有两种情况,一是这个元素就在集合内,没有发生误判;还有一种情况就是发生误判,出现了哈希碰撞,这个元素本不在集合内。
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