飞翔的佩奇
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127、说一下 亿级数据过滤算法 布隆过滤器（这个干货有点干）

布隆过滤器

  • 问题
  • 一种概率数据结构的方法
  • 更多改进
  • 一点理论
    • 操作
    • 哈希函数
  • 优点和缺点
    • 优点：空间效率
    • 优点：速度
    • 优点：可伸缩性
    • 缺点：概率数据结构
    • 缺点：不支持删除元素
    • 缺点：有限的调整大小功能
  • 实现
  • 使用
  • 替代方案
  • 总结

布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存

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