布隆过滤器

布隆过滤器常常被用来检测某个元素是否是巨量数据集合中的成员

1、基本原理：

   (1)将长度为m的位数组元素全部置为0；

   (2)对集合S中的某个成员a，分别用k个哈希函数对其计算，如果h_i(a)=x(1<=i<=k, 1<=x<=m),则将位数组的第x位置为1，对于成员a来说，可能会将位数组中w（w<=k）个位置设置为1。

2、误判率：

布隆过滤器存在误判现象，因此在百分之百精确判断集合成员的场景下不能使用。

3、改进：

基本BF存在一个缺点：无法删除集合成员，只能增加成员并对其查询

计算布隆过滤器：

     基本思想：将基本信息由多个比特位来存储，在集合成员加入时，经过k个哈希函数计算后，将对应位加1。在查询时，只要该位置不为0，则表示该成员属于该集合。删除时，只需要对应位减1即可