个人电影网站建设,网站 防 恶意注册,个人服务器网站备案,wordpress微信小程序源码你在么#xff1f;在#xff01;一定在么#xff1f;不在#xff01;一定不在么#xff1f; 你想要100%的准去性#xff0c;还是99%的准确性附带较高的速度和较小的资源消耗。 任何算法#xff0c;任何经营收到的背后#xff0c;都是时间效益 资源消耗 准确性的平衡在一定在么不在一定不在么 你想要100%的准去性还是99%的准确性附带较高的速度和较小的资源消耗。 任何算法任何经营收到的背后都是时间效益 资源消耗 准确性的平衡1天的时间 10元的投入 生产10个单位的产品还是 0.6天的时间 6元的投入 生产9个单位的产品 存在即合理只是在不同场景下的不同选择。 布隆过滤器
百度百科布隆过滤器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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的
优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多缺点是有一定的误识别率和删除困难维基百科A Bloom filter is a space-efficient probabilistic data structure, conceivedby Burton Howard Bloom in 1970, that is used to test whether an element is
a member of a set. False positive matches are possible, but false negatives
are not, thus a Bloom filter has a 100% recall rate. In other words, a queryreturns either “possibly in set” or “definitely not in set”.空间效率高的概率型数据结构用来检查一个元素是否在一个集合中。
对于一个元素检测是否存在的调用BloomFilter会告诉调用者两个结果之一
可能存在或者一定不存在。 用途 存值与set map类似set map 存储大量数据时浪费空间。 校验值是否存在不存在一定不存在存在可能不一定存在【有一定误差】。
原理
存值
k m/n * ln2 【m是数组长度n是插入的元素个数k是hash函数的个数】
假设想要将“张三”放入数组中经计算k3的情况大体存储如下图。 校验
1.同样的k值计算获取hash函数个数计算落点位置。
2.逐个落点校验每个落点位置都标记为1则元素可能存在只要有一个落点标记为0则不存在。 看到这大家是不是一下子明白的啥叫没有就是没有哈。
