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布隆过滤器(Bloom Filter)

背景

如果要经常判断1个元素是否存在，你会怎么做？

• 很容易想到使用哈希表(HashSet、HashMap)，将元素作为key去查找
• 时间复杂度：O(1), 但是空间利用率不高，需要占用比较多的内存资源

但如果需要编写一个网络爬虫去爬10亿个网站数据，为了避免爬到重复的网站，如何判断某个网站是否爬过？

• 很显然HashSet、HashMap并不是非常好的选择

那么是否存在时间复杂低、占用内存较少的方案？

• 布隆过滤器(Bloom Filter)

布隆过滤器(Bloom Filter)

布隆过滤器是1970年由布隆提出，它是一个空间效率高的概率型的数据结构，可以用来告诉你：一个元素一定不存在或者可能存在；

优缺点：

• 优点：空间效率和查询时间都远远超过一般的算法
• 缺点：有一定的误判率、删除困难

它本质上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数(Hash函数)

常见应用：

• 网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫的网址判重系统、解决缓存穿透问题

布隆过滤器的原理

假设布隆过滤器由20位二进制、3个哈希函数组成，每个元素经过哈希函数处理都能生成一个索引位置；

• 添加元素：将每一个哈希函数生成的索引位置都设置为1；
• 查询元素是否存在：
  • 如果有一个哈希函数生成的索引位置不为1，就代表不存在(100准确)；
  • 如果每一个哈希函数生成的索引位置都为1，就代表存在(存在一定的误判率)；
• 添加、查询的时间复杂度都是O(k),k是哈希函数个数

布隆过滤器的误判率

加、查询的时间复杂度都是O(k),k是哈希函数个数

布隆过滤器的误判率

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