如何在十億個單詞表中查找某個單詞是否出現呢？答案已經給出來了，那就是使用布隆過濾器。那這個布隆過濾器是什麼呢？下面就好好講講，方便在面試中提高你的zhuangbility。
一、認識布隆過濾器
1、概念
布隆過濾器其實就是加快判定一個元素是否在集合中出現的方法。比如說在一個大字典中，要查找某個單詞是否存在，於是我們就可以使用布隆過濾器，快速高效省時省力。
2、原理
既然布隆過濾器這麼優秀，他是如何實現的呢？舉一個比較黃一點的例子，未成年人勿進，我們知道在我們身邊充斥著各種各樣的XX網站，為了不毒害我們祖國的花朵，於是國家網警就開始對這些網站進行割除過濾，然後關閉。關閉的時候呢就是關閉他的地址。現在問題來了。
這些網站的地址其實是不停的更換的，這些垃圾網站和正常網站加起來全世界據統計也有幾十億個。這些網警拿到一個地址之後總不能到數據庫裡面一個一個去比較吧，這就帶來了一系列問題。
（1）網站數量太多，存儲起來比較麻煩。一個地址最起碼有32個字節，一億個地址就需要1.6G的內存。
（2）一個一個比較，太費時間了。
布隆過濾器是如何高效的呢？他的底層其實是一個特比長的二進制向量和一系列隨機映射函數。我們存儲一億個垃圾網站地址。
（1）第一步：建立一個32億二進制（比特），也就是4億字節的向量。全部置0。
如何在十億個單詞表中查找某個單詞是否出現呢？答案已經給出來了，那就是使用布隆過濾器。那這個布隆過濾器是什麼呢？下面就好好講講，方便在面試中提高你的zhuangbility。
一、認識布隆過濾器
1、概念
布隆過濾器其實就是加快判定一個元素是否在集合中出現的方法。比如說在一個大字典中，要查找某個單詞是否存在，於是我們就可以使用布隆過濾器，快速高效省時省力。
2、原理
既然布隆過濾器這麼優秀，他是如何實現的呢？舉一個比較黃一點的例子，未成年人勿進，我們知道在我們身邊充斥著各種各樣的XX網站，為了不毒害我們祖國的花朵，於是國家網警就開始對這些網站進行割除過濾，然後關閉。關閉的時候呢就是關閉他的地址。現在問題來了。
這些網站的地址其實是不停的更換的，這些垃圾網站和正常網站加起來全世界據統計也有幾十億個。這些網警拿到一個地址之後總不能到數據庫裡面一個一個去比較吧，這就帶來了一系列問題。
（1）網站數量太多，存儲起來比較麻煩。一個地址最起碼有32個字節，一億個地址就需要1.6G的內存。
（2）一個一個比較，太費時間了。
布隆過濾器是如何高效的呢？他的底層其實是一個特比長的二進制向量和一系列隨機映射函數。我們存儲一億個垃圾網站地址。
（1）第一步：建立一個32億二進制（比特），也就是4億字節的向量。全部置0。
（2）第二步：網警用八個不同的隨機數產生器（F1,F2, ...,F8） 產生八個信息指紋（f1, f2, ..., f8）。
（3）第三步：用一個隨機數產生器 G 把這八個信息指紋映射到 1 到32億中的八個自然數 g1, g2, ...,g8。
（4）第四步：把這八個位置的二進制全部設置為一。
如何在十億個單詞表中查找某個單詞是否出現呢？答案已經給出來了，那就是使用布隆過濾器。那這個布隆過濾器是什麼呢？下面就好好講講，方便在面試中提高你的zhuangbility。
一、認識布隆過濾器
1、概念
布隆過濾器其實就是加快判定一個元素是否在集合中出現的方法。比如說在一個大字典中，要查找某個單詞是否存在，於是我們就可以使用布隆過濾器，快速高效省時省力。
2、原理
既然布隆過濾器這麼優秀，他是如何實現的呢？舉一個比較黃一點的例子，未成年人勿進，我們知道在我們身邊充斥著各種各樣的XX網站，為了不毒害我們祖國的花朵，於是國家網警就開始對這些網站進行割除過濾，然後關閉。關閉的時候呢就是關閉他的地址。現在問題來了。
這些網站的地址其實是不停的更換的，這些垃圾網站和正常網站加起來全世界據統計也有幾十億個。這些網警拿到一個地址之後總不能到數據庫裡面一個一個去比較吧，這就帶來了一系列問題。
（1）網站數量太多，存儲起來比較麻煩。一個地址最起碼有32個字節，一億個地址就需要1.6G的內存。
（2）一個一個比較，太費時間了。
布隆過濾器是如何高效的呢？他的底層其實是一個特比長的二進制向量和一系列隨機映射函數。我們存儲一億個垃圾網站地址。
（1）第一步：建立一個32億二進制（比特），也就是4億字節的向量。全部置0。
（2）第二步：網警用八個不同的隨機數產生器（F1,F2, ...,F8） 產生八個信息指紋（f1, f2, ..., f8）。
（3）第三步：用一個隨機數產生器 G 把這八個信息指紋映射到 1 到32億中的八個自然數 g1, g2, ...,g8。
（4）第四步：把這八個位置的二進制全部設置為一。
OK，這就是其原理，現在網警把所有的垃圾網站地址全部存儲下來了，有一天網警查到了一個可疑的網站，想判斷一下是否是XX網站，於是就開始檢查了。查詢可疑網站是否存在集合中的時候，通過同樣的方法將可疑網站通過哈希映射到32億個比特位數組上的8個點。如果8個點的其中有一個點不為1，則可以判斷該元素一定不存在集合中。
注意：如果8個點全部是1，也不能判斷鈣元素一定存在集合中，有一定的誤差率。
二、代碼實現布隆過濾器
上面只是給出了其原理，下面我們代碼實現一下。
如何在十億個單詞表中查找某個單詞是否出現呢？答案已經給出來了，那就是使用布隆過濾器。那這個布隆過濾器是什麼呢？下面就好好講講，方便在面試中提高你的zhuangbility。
一、認識布隆過濾器
1、概念
布隆過濾器其實就是加快判定一個元素是否在集合中出現的方法。比如說在一個大字典中，要查找某個單詞是否存在，於是我們就可以使用布隆過濾器，快速高效省時省力。
2、原理
既然布隆過濾器這麼優秀，他是如何實現的呢？舉一個比較黃一點的例子，未成年人勿進，我們知道在我們身邊充斥著各種各樣的XX網站，為了不毒害我們祖國的花朵，於是國家網警就開始對這些網站進行割除過濾，然後關閉。關閉的時候呢就是關閉他的地址。現在問題來了。
這些網站的地址其實是不停的更換的，這些垃圾網站和正常網站加起來全世界據統計也有幾十億個。這些網警拿到一個地址之後總不能到數據庫裡面一個一個去比較吧，這就帶來了一系列問題。
（1）網站數量太多，存儲起來比較麻煩。一個地址最起碼有32個字節，一億個地址就需要1.6G的內存。
（2）一個一個比較，太費時間了。
布隆過濾器是如何高效的呢？他的底層其實是一個特比長的二進制向量和一系列隨機映射函數。我們存儲一億個垃圾網站地址。
（1）第一步：建立一個32億二進制（比特），也就是4億字節的向量。全部置0。
（2）第二步：網警用八個不同的隨機數產生器（F1,F2, ...,F8） 產生八個信息指紋（f1, f2, ..., f8）。
（3）第三步：用一個隨機數產生器 G 把這八個信息指紋映射到 1 到32億中的八個自然數 g1, g2, ...,g8。
（4）第四步：把這八個位置的二進制全部設置為一。
OK，這就是其原理，現在網警把所有的垃圾網站地址全部存儲下來了，有一天網警查到了一個可疑的網站，想判斷一下是否是XX網站，於是就開始檢查了。查詢可疑網站是否存在集合中的時候，通過同樣的方法將可疑網站通過哈希映射到32億個比特位數組上的8個點。如果8個點的其中有一個點不為1，則可以判斷該元素一定不存在集合中。
注意：如果8個點全部是1，也不能判斷鈣元素一定存在集合中，有一定的誤差率。
二、代碼實現布隆過濾器
上面只是給出了其原理，下面我們代碼實現一下。
如何在十億個單詞表中查找某個單詞是否出現呢？答案已經給出來了，那就是使用布隆過濾器。那這個布隆過濾器是什麼呢？下面就好好講講，方便在面試中提高你的zhuangbility。
一、認識布隆過濾器
1、概念
布隆過濾器其實就是加快判定一個元素是否在集合中出現的方法。比如說在一個大字典中，要查找某個單詞是否存在，於是我們就可以使用布隆過濾器，快速高效省時省力。
2、原理
既然布隆過濾器這麼優秀，他是如何實現的呢？舉一個比較黃一點的例子，未成年人勿進，我們知道在我們身邊充斥著各種各樣的XX網站，為了不毒害我們祖國的花朵，於是國家網警就開始對這些網站進行割除過濾，然後關閉。關閉的時候呢就是關閉他的地址。現在問題來了。
這些網站的地址其實是不停的更換的，這些垃圾網站和正常網站加起來全世界據統計也有幾十億個。這些網警拿到一個地址之後總不能到數據庫裡面一個一個去比較吧，這就帶來了一系列問題。
（1）網站數量太多，存儲起來比較麻煩。一個地址最起碼有32個字節，一億個地址就需要1.6G的內存。
（2）一個一個比較，太費時間了。
布隆過濾器是如何高效的呢？他的底層其實是一個特比長的二進制向量和一系列隨機映射函數。我們存儲一億個垃圾網站地址。
（1）第一步：建立一個32億二進制（比特），也就是4億字節的向量。全部置0。
（2）第二步：網警用八個不同的隨機數產生器（F1,F2, ...,F8） 產生八個信息指紋（f1, f2, ..., f8）。
（3）第三步：用一個隨機數產生器 G 把這八個信息指紋映射到 1 到32億中的八個自然數 g1, g2, ...,g8。
（4）第四步：把這八個位置的二進制全部設置為一。
OK，這就是其原理，現在網警把所有的垃圾網站地址全部存儲下來了，有一天網警查到了一個可疑的網站，想判斷一下是否是XX網站，於是就開始檢查了。查詢可疑網站是否存在集合中的時候，通過同樣的方法將可疑網站通過哈希映射到32億個比特位數組上的8個點。如果8個點的其中有一個點不為1，則可以判斷該元素一定不存在集合中。
注意：如果8個點全部是1，也不能判斷鈣元素一定存在集合中，有一定的誤差率。
二、代碼實現布隆過濾器
上面只是給出了其原理，下面我們代碼實現一下。
還有一個SimpleHash，我們看一下
如何在十億個單詞表中查找某個單詞是否出現呢？答案已經給出來了，那就是使用布隆過濾器。那這個布隆過濾器是什麼呢？下面就好好講講，方便在面試中提高你的zhuangbility。
一、認識布隆過濾器
1、概念
布隆過濾器其實就是加快判定一個元素是否在集合中出現的方法。比如說在一個大字典中，要查找某個單詞是否存在，於是我們就可以使用布隆過濾器，快速高效省時省力。
2、原理
既然布隆過濾器這麼優秀，他是如何實現的呢？舉一個比較黃一點的例子，未成年人勿進，我們知道在我們身邊充斥著各種各樣的XX網站，為了不毒害我們祖國的花朵，於是國家網警就開始對這些網站進行割除過濾，然後關閉。關閉的時候呢就是關閉他的地址。現在問題來了。
這些網站的地址其實是不停的更換的，這些垃圾網站和正常網站加起來全世界據統計也有幾十億個。這些網警拿到一個地址之後總不能到數據庫裡面一個一個去比較吧，這就帶來了一系列問題。
（1）網站數量太多，存儲起來比較麻煩。一個地址最起碼有32個字節，一億個地址就需要1.6G的內存。
（2）一個一個比較，太費時間了。
布隆過濾器是如何高效的呢？他的底層其實是一個特比長的二進制向量和一系列隨機映射函數。我們存儲一億個垃圾網站地址。
（1）第一步：建立一個32億二進制（比特），也就是4億字節的向量。全部置0。
（2）第二步：網警用八個不同的隨機數產生器（F1,F2, ...,F8） 產生八個信息指紋（f1, f2, ..., f8）。
（3）第三步：用一個隨機數產生器 G 把這八個信息指紋映射到 1 到32億中的八個自然數 g1, g2, ...,g8。
（4）第四步：把這八個位置的二進制全部設置為一。
OK，這就是其原理，現在網警把所有的垃圾網站地址全部存儲下來了，有一天網警查到了一個可疑的網站，想判斷一下是否是XX網站，於是就開始檢查了。查詢可疑網站是否存在集合中的時候，通過同樣的方法將可疑網站通過哈希映射到32億個比特位數組上的8個點。如果8個點的其中有一個點不為1，則可以判斷該元素一定不存在集合中。
注意：如果8個點全部是1，也不能判斷鈣元素一定存在集合中，有一定的誤差率。
二、代碼實現布隆過濾器
上面只是給出了其原理，下面我們代碼實現一下。
還有一個SimpleHash，我們看一下
這就是布隆過濾器的實現。
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