Bloom Filter的基本原理和变种

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1. What：在允许一定的错误率的情况下，用于判断一个元素是否属于一个集合，Bloom Filter可能会将一个不属于集合的元素误判为属于这个集合，即false positive。可以应用于检查一个URL是否已经被爬虫爬过、网络缓存共享、字符串匹配等等
2. Why：时间和空间效率较高（与hash比较）
3. How：
   • 存储元素：用一个m位的数组和k个hash函数，对一个元素用k个hash函数映射出k个值（范围是(0~m-1)，即数组下标），对数组的这m个下标位置为1
   • 查询元素：同上获得一个元素的m个下标位置，如果这m个下标位置都为1，说明元素属于该集合
   • 优点：时间、空间效率高，只需k次hash就能找到元素，只需m位空间大小，时间、空间复杂度都是常数
   • 缺点：有一定错误率、无法删除元素、无法恢复原来元素的值（因为不直接存储元素值）
4. 从hash到bloom filter：
   1. 传统hash：
      • 存储元素：开辟h个格子，对集合中的每个元素，hash出格子的下标，将元素存于格子中。存在hash冲突的情况，用hash链表、再hash的方法解决。
      • 查找：hash出格子下标、同格子下标位置存储的元素值比较
      • 缺点：需要存储所有集合的值，空间占用大；遇到hash冲突需要再查找链表或者再hash，时间复杂度不确定
   2. 改进hash：
      1. 存储元素：开辟h个格子，对集合中的每个元素，hash出格子的下标，不直接存储元素的值，而是存储元素的编码，通常编码的位数比元素值的位数小，把元素值映射成新的编码（hash）可能会有冲突（不同元素的编码相同）
      2. 查找：同传统hash
      3. 优点：较传统hash空间复杂度低
      4. 缺点：存在一定的错误率，用正确率换取空间；无法恢复原来元素的值
   3. bloom filter：
      1. 存储和查找童第3点
      2. 优点：不用考虑冲突的情况，因为允许一定的错误率，时空效率高
5. Bloom Filter的变种
   1. Counting Bloom Filter：原始的bloom filter不支持删除操作，CBF通过对位数组进行扩展，把原来1位扩展为t位用于计数。每次存储时将对应k个hash下标的位计数+1，删除时相应的对k个hash下标计数-1，从而支持集合删除操作
   2. Partial Bloom Filter： 原始bloom filter的hash函数值的范围是0~m-1，即整个位数组的下标范围，而在PBF中每个hash函数的取值范围较小，相互间没有交集，位数组被分成 k个区域，每个hash函数值负责一个区域。好处是准确率比原始的高，且可以并行访问数组，优化程序性能
   3. Compressed Bloom Filter：对原始的bloom filter进行压缩，用于网络传输应用。好处是经过压缩的bloom filter的错误率更低、所需位数更少、所需hash函数更少

Bloom Filter的基本原理和变种

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原文地址：http://www.cnblogs.com/liinux/p/6293949.html