一、定义 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它由 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出。布隆过滤器的特点是空间效率高和查询速度快，但是有一定的误判率，并且一旦添加元素后无法删除。 二、布隆过滤器的工作原理 2.1 初始化 创建一个位数组（bit array），长度为 m，所有位都初始化为 0 2.2 插入元素 对于每一个要加入集合的元素，使用 k 个不同的哈希函数对该元素进行哈希，得到 k 个不同的索引位置。将这些位置上的位设置为 1 2.3 查询元素 当查询一个元素是否存在于集合中时，同样用上述 k 个哈希函数对元素进行哈希，检查所得的 k 个位置上的值是否全都是 1。如果全是 1，则认为该元素可能存在于集合中；如果有一个位置是 0，则可以确定该元素不存在于集合中 三、特点 优点 ： 空间效率高：相比于其它数据结构如哈希表或二叉树，布隆过滤器占用的空间更小。 查询速度快：由于只需要计算几个哈希函数，所以查询速度非常快。 可以节省大量的存储资源，尤其是在处理大数据量的情况下。 缺点 ： 存在误报（F.... 有更新！ 布隆过滤器 程序人生
问尤龙の时光