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海量数据处理算法

1. Bloom Filter 【Bloom Filter】Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。 而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Filter比其他常见的算法(如hash,折半查找)极大节省了空间。 Bloom Filter的详细介绍:海量数据处理之Bloom Filter详解 【适用范围】可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 【基本原理及要点】 原理要点:一是位数组, 而是k个独立hash函数。 1)位数组: 假设Bloom Filter使用一个m比特的数组来保存信息,初始状态时,Bloom Filter是一个包含m位的位数组,每一位都置为0,即BF整个数组的元素都设置为0。 2)k...

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