Bloom Filter

Bloom Filter 是一种空间效率很高的随即数据结构，用于判断一个元素是否属于这个集合，代价是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个[散列函数]将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
优势：
相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数（[O(k)]。另外, 散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能；
使用同一组散列函数的两个布隆过滤器的交并差运算可以使用位操作进行