LintCode Counting Bloom Filter和Standard Bloom Filter

刷题时遇到的，网上查了下资料，整理了下这两道题，直接上代码

public class StandardBloomFilter {
    
    private static final int BIT_SIZE = 2 << 28;//二进制向量的位数，相当于能存储1000万条url左右，误报率为千万分之一
    private BitSet bits = new BitSet(BIT_SIZE);
    
    private Hash[] func;//用于存储随机哈希值对象
    /*
    * @param k: An integer
    */public StandardBloomFilter(int k) {
        // do intialization if necessary
        func = new Hash[k];
        for(int i=0;i             func[i] = new Hash(BIT_SIZE,i+1);
        }
        
    }

    /*
     * @param word: A string
     * @return: nothing
     */
    public void add(String word) {
        // write your code here
        if(word!=null){
            for(Hash f : func){
                bits.set(f.hash(word),true);
            }
        }
    }

    /*
     * @param word: A string
     * @return: True if contains word
     */
    public boolean contains(String word) {
        if(word==null){
            return false;
        }
        boolean ret = true;
        for(Hash f : func){
            ret=ret&&bits.get(f.hash(word));
        }
        
        return ret;
        
    }
    
    public static class Hash{
        private int size;//二进制向量数组大小
        private int seed;//随机数种子

        public Hash(int cap, int seed){
            this.size = cap;
            this.seed = seed;
        }

        /**
         * 计算哈希值(也可以选用别的恰当的哈希函数)
         */
        public int hash(String value){
            int result = 0;
            int len = value.length();
            for(int i = 0; i < len; i++){
                result = seed * result + value.charAt(i);
            }

            return (size - 1) & result;
        }
    }
}

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public class CountingBloomFilter {
    private static final int BIT_SIZE = 100000;
    private int[] bits;
    
    private Hash[] func;
    /*
    * @param k: An integer
    */public CountingBloomFilter(int k) {
        // do intialization if necessary
        func = new Hash[k];
        for(int i=0;i             func[i] = new Hash(BIT_SIZE, 2*i+3);
        }
        bits = new int[BIT_SIZE];
    }

    /*
     * @param word: A string
     * @return: nothing
     */
    public void add(String word) {
        // write your code here
        if(word==null){
            return;
        }
        
        for(Hash f : func){
            bits[f.hash(word)]++;
        }
        
    }

    /*
     * @param word: A string
     * @return: nothing
     */
    public void remove(String word) {
        // write your code here
         for(Hash f : func){
            int pos = f.hash(word);
            if(bits[pos]>0){
                bits[pos]--;
            }
            
        }
    }

    /*
     * @param word: A string
     * @return: True if contains word
     */
    public boolean contains(String word) {
         for(Hash f : func){
            if(bits[f.hash(word)]==0){
                return false;
            }
            
        }
        return true;
    }
    
    public static class Hash{
        private int size;//二进制向量数组大小
        private int seed;//随机数种子

        public Hash(int cap, int seed){
            this.size = cap;
            this.seed = seed;
        }

        /**
         * 计算哈希值(也可以选用别的恰当的哈希函数)
         */
        public int hash(String value){
            int result = 0;
            int len = value.length();
            for(int i = 0; i < len; i++){
                result = seed * result + value.charAt(i);
                result%=size;
            }

            return result;
        }
    }
}

 

没什么难点，就不多讲了，主要是hash函数的实现和随机种子数的选择