思考
◼如果要经常判断 1 个元素是否存在，你会怎么做?
很容易想到使用哈希表(HashSet、HashMap)，将元素作为 key 去查找
✓ 时间复杂度:O(1)，但是空间利用率不高，需要占用比较多的内存资源
◼ 如果需要编写一个网络爬虫去爬10亿个网站数据，为了避免爬到重复的网站，如何判断某个网站是否爬过?
很显然，HashSet、HashMap 并不是非常好的选择
◼ 是否存在时间复杂度低、占用内存较少的方案?
布隆过滤器(Bloom Filter)
布隆过滤器(Bloom Filter)
◼ 1970年由布隆提出
它是一个空间效率高的概率型数据结构，可以用来告诉你:一个元素一定不存在或者可能存在
◼ 优缺点
优点：空间效率和查询时间都远远超过一般的算法
缺点：有一定的误判率、删除困难
◼ 它实质上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数(Hash函数)
◼ 常见应用
网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫的网址判重系统、解决缓存穿透问题
布隆过滤器的原理
◼假设布隆过滤器由 20位二进制、 3 个哈希函数组成，每个元素经过哈希函数处理都能生成一个索引位置
添加元素：将每一个哈希函数生成的索引位置都设为 1
查询元素是否存在
✓如果有一个哈希函数生成的索引位置不为 1，就代表不存在(100%准确)
✓如果每一个哈希函数生成的索引位置都为 1，就代表存在(存在一定的误判率)
◼ 添加、查询的时间复杂度都是:O(k) ，k 是哈希函数的个数。空间复杂度是:O(m) ，m 是二进制位的个数
布隆过滤器的误判率
◼误判率 p 受 3 个因素影响:二进制位的个数 m、哈希函数的个数 k、数据规模 n
◼已知误判率 p、数据规模 n，求二进制位的个数 m、哈希函数的个数 k
布隆过滤器的实现
