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哈希应用 ： 位图和布隆过滤器

位图

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第1张图片

在这里我们可以用一种哈希的新方法  --  又快又节省内存（位图）

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哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第3张图片

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第4张图片

对我们的位进行标记

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哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第6张图片

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第7张图片

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位图的应用

1.给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数

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哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第10张图片

2.给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第11张图片

位图的应用：

1.快速查找某个数据是否在一个集合中

2.排序  + 去重（问题1）

3.求两个集合的交集和并集

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布隆过滤器

我们的位图只能处理整数，但是要是我们来了字符串，但是数据量又很大很大我们就得用布隆过滤器

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第12张图片

理论而言，一个值映射的位越多，冲突的，误判率越低，但是也不敢映射太多，映射位越多，空间消耗越多

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第13张图片

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第14张图片

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第15张图片

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第16张图片

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第17张图片

布隆过滤器应用

1.给两个文件，分别有100亿个query ，我们只有1G内存，如何找到两个文件的交集？分别给出精确算法和近似算法

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第18张图片

近似算法： 把一个文件放进布隆过滤器当中，在把另一个文件与布隆过滤器进行比对，在就是交集，当然这里存在两个问题就是，在也有可能存在误判，然后没有去重

精确算法：

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2.如何扩展BloomFilter使得它支持删除元素的操作

BloomFilter能否支持删除呢？？？

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第20张图片

如果要强行支持呢？？

哈希应用 ： 位图和布隆过滤器_第21张图片

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