基本概念
如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路。
但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n)，O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。
它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。
Hash面临的问题就是冲突。假设Hash函数是良好的，如果我们的位阵列长度为m个点，那么如果我们想将冲突率降低到例如1%，这个散列表就只能容纳m/100个元素。
显然这就不叫空间效率了（Space-efficient）了。解决方法也简单，就是使用多个Hash，如果它们有一个说元素不在集合中，那肯定就不在。
如果它们都说在，虽然也有一定可能性它们在说谎，不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。
优点
相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。
另外，Hash函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能。
缺点
但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。
另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素。我们很容易想到把位列阵变成整数数组，每插入一个元素相应的计数器加1，这样删除元素时将计数器减掉就可以了。
然而要保证安全的删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面.这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。
在降低误算率方面，有不少工作，使得出现了很多布隆过滤器的变种。
应用
网页URL的去重，垃圾邮件的判别，集合重复元素的判别，查询加速（比如基于key-value的存储系统）、数据库防止查询击穿， 使用BloomFilter来减少不存在的行或列的磁盘查找。
java代码实现
public class MyBloomFilter {
/**
* 一个长度为10 亿的比特位
*/
private static final int DEFAULT_SIZE = 256 << 22;
/**
* 为了降低错误率，使用加法hash算法，所以定义一个8个元素的质数数组
*/
private static final int[] seeds = {3, 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61};
/**
* 相当于构建 8 个不同的hash算法
*/
private static HashFunction[] functions = new HashFunction[seeds.length];
/**
* 初始化布隆过滤器的 bitmap
*/
private static BitSet bitset = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
/**
* 添加数据
*
* @param value 需要加入的值
*/
public static void add(String value) {
if (value != null) {
for (HashFunction f : functions) {
//计算 hash 值并修改 bitmap 中相应位置为 true
bitset.set(f.hash(value), true);
}
}
}
/**
* 判断相应元素是否存在
* @param value 需要判断的元素
* @return 结果
*/
public static boolean contains(String value) {
if (value == null) {
return false;
}
boolean ret = true;
for (HashFunction f : functions) {
ret = bitset.get(f.hash(value));
//一个 hash 函数返回 false 则跳出循环
if (!ret) {
break;
}
}
return ret;
}
/**
* 测试。。。
*/
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
functions[i] = new HashFunction(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);
}
// 添加1亿数据
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
add(String.valueOf(i));
}
String id = "123456789";
add(id);
System.out.println(contains(id)); // true
System.out.println("" + contains("234567890")); //false
}
}
class HashFunction {
private int size;
private int seed;
public HashFunction(int size, int seed) {
this.size = size;
this.seed = seed;
}
public int hash(String value) {
int result = 0;
int len = value.length();
for (int i = 0; i < len; i++) {
result = seed * result + value.charAt(i);
}
int r = (size - 1) & result;
return (size - 1) & result;
}
}
