1、Bloom-Filter 算法简介

Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出。它可以用于检索一个元素是否在一个集合中。

Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Filter比其他常见的算法(如hash,折半查找)极大节省了空间。 

它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。

Bloom Filter的详细介绍:Bloom Filter

 

2、 Bloom-Filter的基本思想

Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。

计算某元素x是否在一个集合中,首先能想到的方法就是将所有的已知元素保存起来构成一个集合R,然后用元素x跟这些R中的元素一一比较来判断是否存在于集合R中;我们可以采用链表等数据结构来实现。但是,随着集合R中元素的增加,其占用的内存将越来越大。试想,如果有几千万个不同网页需要下载,所需的内存将足以占用掉整个进程的内存地址空间。即使用MD5,UUID这些方法将URL转成固定的短小的字符串,内存占用也是相当巨大的。

于是,我们会想到用Hash table的数据结构,运用一个足够好的Hash函数将一个URL映射到二进制位数组(位图数组)中的某一位。如果该位已经被置为1,那么表示该URL已经存在。

Hash存在一个冲突(碰撞)的问题,用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突,我们可以多引入几个Hash,如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中,那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时,才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。

 

原理要点:一是位数组, 而是k个独立hash函数。

1)位数组:

 假设Bloom Filter使用一个m比特的数组来保存信息,初始状态时,Bloom Filter是一个包含m位的位数组,每一位都置为0,即BF整个数组的元素都设置为0。

 

2)添加元素,k个独立hash函数

为了表达S={x1, x2,…,xn}这样一个n个元素的集合,Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数(Hash Function),它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。

当我们往Bloom Filter中增加任意一个元素x时候,我们使用k个哈希函数得到k个哈希值,然后将数组中对应的比特位设置为1。即第i个哈希函数映射的位置hashi(x)就会被置为1(1≤i≤k)。

注意,如果一个位置多次被置为1,那么只有第一次会起作用,后面几次将没有任何效果。在下图中,k=3,且有两个哈希函数选中同一个位置(从左边数第五位,即第二个“1“处)。   

 

3)判断元素是否存在集合

在判断y是否属于这个集合时,我们只需要对y使用k个哈希函数得到k个哈希值,如果所有hashi(y)的位置都是1(1≤i≤k),即k个位置都被设置为1了,那么我们就认为y是集合中的元素,否则就认为y不是集合中的元素。下图中y1就不是集合中的元素(因为y1有一处指向了“0”位)。y2或者属于这个集合,或者刚好是一个false positive。

显然这 个判断并不保证查找的结果是100%正确的。

 

Bloom Filter的缺点:

1)Bloom Filter无法从Bloom Filter集合中删除一个元素。因为该元素对应的位会牵动到其他的元素。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。 此外,Bloom Filter的hash函数选择会影响算法的效果。

2)还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m的大小及hash函数个数,即hash函数选择会影响算法的效果。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况 下,m至少要等于n*lg(1/E) 才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit数组里至少一半为0,则m应 该>=nlg(1/E)*lge ,大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 

举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 

注意:

这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 

一般BF可以与一些key-value的数据库一起使用,来加快查询。由于BF所用的空间非常小,所有BF可以常驻内存。这样子的话,对于大部分不存在的元素,我们只需要访问内存中的BF就可以判断出来了,只有一小部分,我们需要访问在硬盘上的key-value数据库。从而大大地提高了效率。

 

一个Bloom Filter有以下参数:

m bit数组的宽度(bit数)
n 加入其中的key的数量
k 使用的hash函数的个数
f False Positive的比率

 

Bloom Filter的f满足下列公式:

在给定m和n时,能够使f最小化的k值为:

此时给出的f为:

根据以上公式,对于任意给定的f,我们有:

n = m ln(0.6185) / ln(f)       [1]

同时,我们需要k个hash来达成这个目标:

k = - ln(f) / ln(2)        [2]

由于k必须取整数,我们在Bloom Filter的程序实现中,还应该使用上面的公式来求得实际的f:

f = (1 – e-kn/m)k      [3]

以上3个公式是程序实现Bloom Filter的关键公式。

 

3、 扩展 CounterBloom Filter

CounterBloom Filter

BloomFilter有个缺点,就是不支持删除操作,因为它不知道某一个位从属于哪些向量。那我们可以给Bloom Filter加上计数器,添加时增加计数器,删除时减少计数器。

但这样的Filter需要考虑附加的计数器大小,假如同个元素多次插入的话,计数器位数较少的情况下,就会出现溢出问题。如果对计数器设置上限值的话,会导致Cache Miss,但对某些应用来说,这并不是什么问题,如Web Sharing。

Compressed Bloom Filter

为了能在服务器之间更快地通过网络传输Bloom Filter,我们有方法能在已完成Bloom Filter之后,得到一些实际参数的情况下进行压缩。

将元素全部添加入Bloom Filter后,我们能得到真实的空间使用率,用这个值代入公式计算出一个比m小的值,重新构造Bloom Filter,对原先的哈希值进行求余处理,在误判率不变的情况下,使得其内存大小更合适。

 

4、 Bloom-Filter的应用

Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。例如邮件服务器中的垃圾邮件过滤器。在搜索引擎领域,Bloom-Filter最常用于网络蜘蛛(Spider)的URL过滤,网络蜘蛛通常有一个URL列表,保存着将要下载和已经下载的网页的URL,网络蜘蛛下载了一个网页,从网页中提取到新的URL后,需要判断该URL是否已经存在于列表中。此时,Bloom-Filter算法是最好的选择。

1.key-value 加快查询

一般Bloom-Filter可以与一些key-value的数据库一起使用,来加快查询。

一般key-value存储系统的values存在硬盘,查询就是件费时的事。将Storage的数据都插入Filter,在Filter中查询都不存在时,那就不需要去Storage查询了。当False Position出现时,只是会导致一次多余的Storage查询。

由于Bloom-Filter所用的空间非常小,所有BF可以常驻内存。这样子的话,对于大部分不存在的元素,我们只需要访问内存中的Bloom-Filter就可以判断出来了,只有一小部分,我们需要访问在硬盘上的key-value数据库。从而大大地提高了效率。如图:

 

 

2 .Google的BigTable

Google的BigTable也使用了Bloom Filter,以减少不存在的行或列在磁盘上的查询,大大提高了数据库的查询操作的性能。

3. Proxy-Cache

在Internet Cache Protocol中的Proxy-Cache很多都是使用Bloom Filter存储URLs,除了高效的查询外,还能很方便得传输交换Cache信息。

 

4、网络应用

1)P2P网络中查找资源操作,可以对每条网络通路保存Bloom Filter,当命中时,则选择该通路访问。

2)广播消息时,可以检测某个IP是否已发包。

3)检测广播消息包的环路,将Bloom Filter保存在包里,每个节点将自己添加入Bloom Filter。

4)信息队列管理,使用Counter Bloom Filter管理信息流量。

 

5、垃圾邮件地址过滤

像网易,QQ这样的公众电子邮件(email)提供商,总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人(spamer)的垃圾邮件。

一个办法就是记录下那些发垃圾邮件的 email地址。由于那些发送者不停地在注册新的地址,全世界少说也有几十亿个发垃圾邮件的地址,将他们都存起来则需要大量的网络服务器。

如果用哈希表,每存储一亿个 email地址,就需要 1.6GB的内存(用哈希表实现的具体办法是将每一个 email地址对应成一个八字节的信息指纹,然后将这些信息指纹存入哈希表,由于哈希表的存储效率一般只有 50%,因此一个 email地址需要占用十六个字节。一亿个地址大约要 1.6GB,即十六亿字节的内存)。因此存贮几十亿个邮件地址可能需要上百 GB的内存。

而Bloom Filter只需要哈希表 1/8到 1/4 的大小就能解决同样的问题。

BloomFilter决不会漏掉任何一个在黑名单中的可疑地址。而至于误判问题,常见的补救办法是在建立一个小的白名单,存储那些可能别误判的邮件地址。

 

5、Bloom-Filter的具体实现

C语言实现:

stdafx.h:

#pragma once  
#include <stdio.h>    
#include "stdlib.h"  
#include <iostream>  
#include <time.h>  
using namespace std;  

#include "stdafx.h"


#define ARRAY_SIZE 256 /*we get the 256 chars of each line*/
#define SIZE 48000000 /* size should be 1/8 of max*/
#define MAX  384000000/*the max bit space*/

#define SETBIT(ch,n) ch[n/8]|=1<<(7-n%8)
#define GETBIT(ch,n) (ch[n/8]&1<<(7-n%8))>>(7-n%8)

unsigned int len(char *ch);/* functions to calculate the length of the url*/

unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int JSHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int PJWHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int ELFHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int BKDRHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int SDBMHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int DJBHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int DEKHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int BPHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int FNVHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int APHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int HFLPHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int HFHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int StrHash( char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
unsigned int TianlHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/


int main()
{
	int i,num,num2=0; /* the number to record the repeated urls and the total of it*/
	unsigned int tt=0;
	int flag;         /*it helps to check weather the url has already existed */
    char buf[257];    /*it helps to print the start time of the program */
    time_t tmp = time(NULL);

	char file1[100],file2[100];
	FILE *fp1,*fp2;/*pointer to the file */
	char ch[ARRAY_SIZE];  
	char *vector ;/* the bit space*/
	vector = (char *)calloc(SIZE,sizeof(char));

	printf("Please enter the file with repeated urls:\n");
	scanf("%s",&file1);   
	if( (fp1 = fopen(file1,"rb")) == NULL) {  /* open the goal file*/
	  printf("Connot open the file %s!\n",file1);
	}

	printf("Please enter the file you want to save to:\n");
	scanf("%s",&file2);
	if( (fp2 = fopen(file2,"w")) == NULL) {
		printf("Connot open the file %s\n",file2);
	}
    strftime(buf,32,"%Y-%m-%d %H:%M:%S",localtime(&tmp));
    printf("%s\n",buf); /*print the system time*/

	for(i=0;i<SIZE;i++) {
		vector[i]=0;  /*set 0*/
	}

	while(!feof(fp1)) { /* the check process*/
	
		fgets(ch,ARRAY_SIZE,fp1);
		flag=0;
		tt++;
		if( GETBIT(vector, HFLPHash(ch,len(ch))%MAX) ) {	
			flag++;
		} else {
			SETBIT(vector,HFLPHash(ch,len(ch))%MAX );
		}	

		if( GETBIT(vector, StrHash(ch,len(ch))%MAX) ) {	
			flag++;
		} else {
			SETBIT(vector,StrHash(ch,len(ch))%MAX );
		}
		
		if( GETBIT(vector, HFHash(ch,len(ch))%MAX) )   {
			flag++;
		} else {
			SETBIT(vector,HFHash(ch,len(ch))%MAX );
		}

		if( GETBIT(vector, DEKHash(ch,len(ch))%MAX) ) {
			flag++;
		} else {
			SETBIT(vector,DEKHash(ch,len(ch))%MAX );
		} 
		
		if( GETBIT(vector, TianlHash(ch,len(ch))%MAX) ) {
			flag++;
		} else {
			SETBIT(vector,TianlHash(ch,len(ch))%MAX );
		}

        if( GETBIT(vector, SDBMHash(ch,len(ch))%MAX) )  {
			flag++;
		} else {
			SETBIT(vector,SDBMHash(ch,len(ch))%MAX );
		}

		if(flag<6)
			num2++;		
		else			
		   fputs(ch,fp2);
	
    	/*	printf(" %d",flag); */		
	}
	/* the result*/
	printf("\nThere are %d urls!\n",tt);
	printf("\nThere are %d not repeated urls!\n",num2);
	printf("There are %d repeated urls!\n",tt-num2);
	fclose(fp1);
	fclose(fp2);
	return 0;
}


/*functions may be used in the main */
unsigned int len(char *ch)
{
	int m=0;
	while(ch[m]!='\0') {
		m++;
	}
	return m;
}

unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len) {
   unsigned int b = 378551;
   unsigned int a = 63689;
   unsigned int hash = 0;
   unsigned int i = 0;

   for(i=0; i<len; str++, i++) {
      hash = hash*a + (*str);
      a = a*b;
   }
   return hash;
}
/* End Of RS Hash Function */


unsigned int JSHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int hash = 1315423911;
   unsigned int i    = 0;

   for(i=0; i<len; str++, i++) {
      hash ^= ((hash<<5) + (*str) + (hash>>2));
   }
   return hash;
}
/* End Of JS Hash Function */


unsigned int PJWHash(char* str, unsigned int len)
{
   const unsigned int BitsInUnsignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);
   const unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnsignedInt  * 3) / 4);
   const unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnsignedInt / 8);
   const unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnsignedInt - OneEighth);
   unsigned int hash = 0;
   unsigned int test = 0;
   unsigned int i = 0;

   for(i=0;i<len; str++, i++) {
      hash = (hash<<OneEighth) + (*str);
      if((test = hash & HighBits)  != 0) {
         hash = ((hash ^(test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
      }
   }

   return hash;
}
/* End Of  P. J. Weinberger Hash Function */


unsigned int ELFHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int hash = 0;
   unsigned int x    = 0;
   unsigned int i    = 0;

   for(i = 0; i < len; str++, i++) {
      hash = (hash << 4) + (*str);
      if((x = hash & 0xF0000000L) != 0) {
         hash ^= (x >> 24);
      }
      hash &= ~x;
   }
   return hash;
}
/* End Of ELF Hash Function */


unsigned int BKDRHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int seed = 131; /* 31 131 1313 13131 131313 etc.. */
   unsigned int hash = 0;
   unsigned int i    = 0;

   for(i = 0; i < len; str++, i++)
   {
      hash = (hash * seed) + (*str);
   }

   return hash;
}
/* End Of BKDR Hash Function */


unsigned int SDBMHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int hash = 0;
   unsigned int i    = 0;

   for(i = 0; i < len; str++, i++) {
      hash = (*str) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
   }

   return hash;
}
/* End Of SDBM Hash Function */


unsigned int DJBHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int hash = 5381;
   unsigned int i    = 0;

   for(i = 0; i < len; str++, i++) {
      hash = ((hash << 5) + hash) + (*str);
   }

   return hash;
}
/* End Of DJB Hash Function */


unsigned int DEKHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int hash = len;
   unsigned int i    = 0;

   for(i = 0; i < len; str++, i++) {
      hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ (*str);
   }
   return hash;
}
/* End Of DEK Hash Function */


unsigned int BPHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int hash = 0;
   unsigned int i    = 0;
   for(i = 0; i < len; str++, i++) {
      hash = hash << 7 ^ (*str);
   }

   return hash;
}
/* End Of BP Hash Function */


unsigned int FNVHash(char* str, unsigned int len)
{
   const unsigned int fnv_prime = 0x811C9DC5;
   unsigned int hash      = 0;
   unsigned int i         = 0;

   for(i = 0; i < len; str++, i++) {
      hash *= fnv_prime;
      hash ^= (*str);
   }

   return hash;
}
/* End Of FNV Hash Function */


unsigned int APHash(char* str, unsigned int len)
{
   unsigned int hash = 0xAAAAAAAA;
   unsigned int i    = 0;

   for(i = 0; i < len; str++, i++) {
      hash ^= ((i & 1) == 0) ? (  (hash <<  7) ^ (*str) * (hash >> 3)) :
                               (~((hash << 11) + (*str) ^ (hash >> 5)));
   }

   return hash;
}
/* End Of AP Hash Function */
unsigned int HFLPHash(char *str,unsigned int len)
{
   unsigned int n=0;
   int i;
   char* b=(char *)&n;
   for(i=0;i<strlen(str);++i) {
     b[i%4]^=str[i];
    }
    return n%len;
}
/* End Of HFLP Hash Function*/
unsigned int HFHash(char* str,unsigned int len)
{
   int result=0;
   char* ptr=str;
   int c;
   int i=0;
   for (i=1;c=*ptr++;i++)
   result += c*3*i;
   if (result<0)
      result = -result;
   return result%len;
}
/*End Of HKHash Function */

 unsigned int StrHash( char *str,unsigned int len)
 {
    register unsigned int   h;
    register unsigned char *p;
     for(h=0,p=(unsigned char *)str;*p;p++) {
         h=31*h+*p;
     }

      return h;

  }
 /*End Of StrHash Function*/

unsigned int TianlHash(char *str,unsigned int len)
{
   unsigned long urlHashValue=0;
   int ilength=strlen(str);
   int i;
   unsigned char ucChar;
   if(!ilength)  {
	   return 0;
   }
   if(ilength<=256)  {
      urlHashValue=16777216*(ilength-1);
  } else { 
	  urlHashValue = 42781900080;
  }
  if(ilength<=96) {
	  for(i=1;i<=ilength;i++) {
		  ucChar=str[i-1];
          if(ucChar<='Z'&&ucChar>='A')  {
			  ucChar=ucChar+32;
          }
          urlHashValue+=(3*i*ucChar*ucChar+5*i*ucChar+7*i+11*ucChar)%1677216;
      }
  } else  {
	  for(i=1;i<=96;i++)
	  {
		  ucChar=str[i+ilength-96-1];
		  if(ucChar<='Z'&&ucChar>='A')
		  {
			  ucChar=ucChar+32;
		  }
		  urlHashValue+=(3*i*ucChar*ucChar+5*i*ucChar+7*i+11*ucChar)%1677216;
	  }
  }
  return urlHashValue;

 }
/*End Of Tianl Hash Function*/

 

php简单实现:

<?php

/**
 * Implements a Bloom Filter
 */
class BloomFilter {
    /**
     * Size of the bit array
     *
     * @var int
     */
    protected $m;

    /**
     * Number of hash functions
     *
     * @var int
     */
    protected $k;

    /**
     * Number of elements in the filter
     *
     * @var int
     */
    protected $n;

    /**
     * The bitset holding the filter information
     *
     * @var array
     */
    protected $bitset;

    /**
     * 计算最优的hash函数个数:当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小
     *
     * @param int $m bit数组的宽度(bit数)
     * @param int $n 加入布隆过滤器的key的数量
     * @return int
     */
    public static function getHashCount($m, $n) {
        return ceil(($m / $n) * log(2));
    }

    /**
     * Construct an instance of the Bloom filter
     *
     * @param int $m bit数组的宽度(bit数) Size of the bit array
     * @param int $k hash函数的个数 Number of different hash functions to use
     */
    public function __construct($m, $k) {
        $this->m = $m;
        $this->k = $k;
        $this->n = 0;

        /* Initialize the bit set */
        $this->bitset = array_fill(0, $this->m - 1, false);
    }

    /**
     * False Positive的比率:f = (1 – e-kn/m)k   
     * Returns the probability for a false positive to occur, given the current number of items in the filter
     *
     * @return double
     */
    public function getFalsePositiveProbability() {
        $exp = (-1 * $this->k * $this->n) / $this->m;

        return pow(1 - exp($exp),  $this->k);
    }

    /**
     * Adds a new item to the filter
     *
     * @param mixed Either a string holding a single item or an array of 
     *              string holding multiple items.  In the latter case, all
     *              items are added one by one internally.
     */
    public function add($key) {
        if (is_array($key)) {
            foreach ($key as $k) {
                $this->add($k);
            }
            return;
        }

        $this->n++;

        foreach ($this->getSlots($key) as $slot) {
            $this->bitset[$slot] = true;
        }
    }

    /**
     * Queries the Bloom filter for an element
     *
     * If this method return FALSE, it is 100% certain that the element has
     * not been added to the filter before.  In contrast, if TRUE is returned,
     * the element *may* have been added to the filter previously.  However with
     * a probability indicated by getFalsePositiveProbability() the element has
     * not been added to the filter with contains() still returning TRUE.
     *
     * @param mixed Either a string holding a single item or an array of 
     *              strings holding multiple items.  In the latter case the
     *              method returns TRUE if the filter contains all items.
     * @return boolean
     */
    public function contains($key) {
        if (is_array($key)) {
            foreach ($key as $k) {
                if ($this->contains($k) == false) {
                    return false;
                }
            }

            return true;
        }

        foreach ($this->getSlots($key) as $slot) {
            if ($this->bitset[$slot] == false) {
                return false;
            }
        }

        return true;
    }

    /**
     * Hashes the argument to a number of positions in the bit set and returns the positions
     *
     * @param string Item
     * @return array Positions
     */
    protected function getSlots($key) {
        $slots = array();
        $hash = self::getHashCode($key);
        mt_srand($hash);

        for ($i = 0; $i < $this->k; $i++) {
            $slots[] = mt_rand(0, $this->m - 1);
        }

        return $slots;
    }

    /**
     * 使用CRC32产生一个32bit(位)的校验值。
     * 由于CRC32产生校验值时源数据块的每一bit(位)都会被计算,所以数据块中即使只有一位发生了变化,也会得到不同的CRC32值。
     * Generates a numeric hash for the given string
     *
     * Right now the CRC-32 algorithm is used.  Alternatively one could e.g.
     * use Adler digests or mimick the behaviour of Java's hashCode() method.
     *
     * @param string Input for which the hash should be created
     * @return int Numeric hash
     */
    protected static function getHashCode($string) {
        return crc32($string);
    }
    
}



$items = array("first item", "second item", "third item");
        
/* Add all items with one call to add() and make sure contains() finds
 * them all.
 */
$filter = new BloomFilter(100, BloomFilter::getHashCount(100, 3));
$filter->add($items);

//var_dump($filter); exit;
$items = array("firsttem", "seconditem", "thirditem");
foreach ($items as $item) {
 var_dump(($filter->contains($item)));
}


/* Add all items with multiple calls to add() and make sure contains()
* finds them all.
*/
$filter = new BloomFilter(100, BloomFilter::getHashCount(100, 3));
foreach ($items as $item) {
	$filter->add($item);
}
$items = array("fir sttem", "secondit em", "thir ditem");
foreach ($items as $item) {
 var_dump(($filter->contains($item)));
}


问题实例:给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢? 

分析解答:

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿bit,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。 现在可用的是340亿,相差并不多,这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的,就可以转换成ip,则大大简单了。

 

本文转自海量数据处理算法—Bloom Filter (CSDN)

 

 

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