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AMQ(approximate membership queries近似成员查询):
Bloom filter
为了表达S={x1, x2,…,xn}这样一个n个元素的集合,Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数(Hash Function),它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。
当我们往Bloom Filter中增加任意一个元素x时候,我们使用k个哈希函数得到k个哈希值,然后将数组中对应的比特位设置为1。即第i个哈希函数映射的位置hashi(x)就会被置为1(1≤i≤k)。
注意,如果一个位置多次被置为1,那么只有第一次会起作用,后面几次将没有任何效果。在下图中,k=3,且有两个哈希函数选中同一个位置(从左边数第五位,即第二个“1“处)。
在判断y是否属于这个集合时,我们只需要对y使用k个哈希函数得到k个哈希值,如果所有hashi(y)的位置都是1(1≤i≤k),即k个位置都被设置为1了,那么我们就认为y是集合中的元素,否则就认为y不是集合中的元素。下图中y1就不是集合中的元素(因为y1有一处指向了“0”位)。y2或者属于这个集合,或者刚好是一个false positive。
[1] https://www.cnblogs.com/zhxshseu/p/5289871.html
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Quotient_filter
[4] Don’t Thrash: How to Cache your Hash on Flash
AMQ(approximate membership queries)介绍
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原文地址:https://www.cnblogs.com/vancasola/p/9735924.html