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首先,你得知道布隆过滤器是用来干嘛的。
然后,有个直观的感觉:
[1]http://billmill.org/bloomfilter-tutorial/
然后看看讲解:
[2]: http://pages.cs.wisc.edu/~cao/papers/summary-cache/node8.html
关于false positives的算法分析可以看看维基百科的讲解:
[3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter#Probability_of_false_positives
最后看看Bloom Filters最初的那篇论文吧:
[4]: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=362692
(其实我怀疑里面是不是有typo)
然后也可以看看各种变种:
[5]: Less Hashing, Same Performance: Building better Bloom Filter, Adam Kirsch , Michael Mitzenmacher
[6]: Compressed Bloom Filter, Michael MitzenmacherHarvard Univ., Cambridge, MA
Bloom Filter的原理简述如下:
** 首先是插入过程 **:
Bloom Filter里面有一个vector,用到多个hash function对同一个输入进行hashing,每一个hash function都会产生一个数值,这个数值可以作为index,vector[index]会被设为1。这个插入过程持续进行......
** 然后是检查一个输入是否已经存在于vector里面 **:
这个检查的过程和插入的相似。先用多个hash function对这个输入进行hashing,也会产生多个数值(作为index)。假如有某个index_1,使得vector[index_1] == 0,则这个输入肯定没有输入过;假如对于任意的index,vector[index]都为1,则这个输入有可能曾经被输入过。这个有可能的意思是,有两种可能:(1):这个输入的确被输入过;(2)这个输入没有被输入过,但是被误认为输入过了。第(2)种情况就是所谓的false positive。
既然Bloom Filter用到那么多hash function,那就列举几个常见的吧:
[*]: http://www.burtleburtle.net/bob/hash/doobs.html
[*]: murmurhash
[*]: fnv hash
[*]: Cuckcoo Hasing,
(有时间再慢慢看完....
:)
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原文地址:http://www.cnblogs.com/walkerlala/p/5698201.html