BloomFilter过滤器过滤算法的简单实现（学习笔记）

BloomFilter主要包括两种操作：

add()：添加元素到其中

contains()：判断一个元素是否在其中,（没有就是没有，说了有但实际上有可能没有）

关于contains()函数：

①，如果结果返回false：则元素一定不再其中

②，如果返回true，则不一定就在其中，这就是误差

• BloomFilter实现（m(byte数组的大小)+k（hash次数）+n(需要存储的数据量)）byte映射,多个hash函数

        既然涉及到byte存储，那么必然需要一种映射关系了，也就是需要知道一个元素用哪些byte来表示，这也就是hash函数所干的事情。直观地想，一个元素一个byte基本上不可能，一般情况下这样的hash函数可以说不存在，所以这里假设用k位来表示，一般采用k次hash来确定这些byte。实际上，BloomFilter中一般包含m(byte数组的大小),k（hash次数）和n(需要存储的数据量)。 在元素加入实现add()操作时，连续k次hash，将得到的对应k位全置为1。当查询元素是否在集合中时，也是连续k次hash，如果这k次得到的位不是全为1，那么返回false；否则返回 true。传统的算法优化都是以时间换空间或者以空间换时间，BloomFilter则是以正确率换空间。

原文链接：http://bjyjtdj.iteye.com/blog/1455029

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BloomFilter简单的java例子实现;

package com.me;

import java.util.BitSet;

//BloomFilter主要有两种操作：add()，contains()
public class BloomFilter {
    private int defaultSize = 2 << 20;
    private int basic = defaultSize - 1;
    private BitSet bitSet;

    public BloomFilter() {
        bitSet = new BitSet(defaultSize);
    }

    // 将元素加入其中，
    public void add(String url) {
        if (url == null) {
            return;
        }
        int key1 = hashA(url);
        int key2 = hashB(url);
        int key3 = hashC(url);
        bitSet.set(key1);
        bitSet.set(key2);
        bitSet.set(key3);
    }

    // 判断一个元素是不是在其中
    public boolean contains(String url) {
        if (url == null) {
            return true;
        }
        int key1 = hashA(url);
        int key2 = hashB(url);
        int key3 = hashC(url);
        if (bitSet.get(key1) && bitSet.get(key2) && bitSet.get(key3)) {
            return true;
        }
        return false;
    }

    private int check(int speed) {
        return basic & speed;
    }

    public boolean ifNotContainsSet(String url) {
        if (url == null) {
            return true;
        }
        int key1 = hashA(url);
        int key2 = hashB(url);
        int key3 = hashC(url);
        if (bitSet.get(key1) && bitSet.get(key2) && bitSet.get(key3)) {
            return true;
        }
        bitSet.set(key1);
        bitSet.set(key2);
        bitSet.set(key3);
        return false;
    }

    private int hashA(String url) {
        int speed = 0;
        for (int i = 0; i < url.length(); i++) {
            speed = 13 * speed + url.charAt(i);
        }
        return check(speed);
    }

    private int hashB(String url) {
        int speed = 0;
        for (int i = 0; i < url.length(); i++) {
            speed = 23 * speed + url.charAt(i);
        }
        return check(speed);
    }

    private int hashC(String url) {
        int speed = 0;
        for (int i = 0; i < url.length(); i++) {
            speed = 34 * speed + url.charAt(i);
        }
        return check(speed);
    }

    public static void main(String[] args) {
        String bd = "http://www.baidu.com";
        BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter();

        
        //not contains
        String tb = "http://www.taobao.com";
        System.out.println(bloomFilter.contains(tb));
        
        //if not contains then add
        System.out.println(bloomFilter.contains(bd));
        bloomFilter.add(bd);
        System.out.println(bloomFilter.contains(bd));
        
        //if not contains  then set (ifNotSet)
        String gg = "http://www.google.com";
        System.out.println(bloomFilter.ifNotContainsSet(gg));
        System.out.println(bloomFilter.contains(gg));
        
    }
}