实现标准型布隆过滤器 · Standard Bloom Filter

        //比如我要存储10000个URl做黑名单  那么只需要开10000/64 （long 64个bit位） 的long数组
        long[] longs = new long[1 + 10000 / 64]; //大家思考一下为啥加1
        //对www.baidu.com取hash值再模100000为 34，那么应该放入哪个下标的数组呢
        //应该是 longs[0]  因为 34/64=0
        //那应该放在long[0]的哪个位置呢  答案是 34%64
        //那么问题来了 如何将long[0]的第34为变为1呢
        //很简单  1<<34位，然后和long[0]或 如下图 举一个8位的例子
        //   long[0]=0      0 0 0 0 0 0 0 0
        //      1           0 0 0 0 0 0 0 1  1左移2位-》 0 0 0 0 0 1 0 0
        //然后    做或运算   long[0]=0      0 0 0 0 0 0 0 0 
        //                                0 0 0 0 0 1 0 0
        // 结果                            0 0 0 0 0 1 0 0 这样 对应位置就变为le  我猜测这就是java bitset的原理

然乎java里BitSet实现了BitMap这个结构
这里借助bitset实现了一个标准的布隆过滤器

/**
**/
public class BloomFilter {
//hash函数
    class HashFunction {
        public int cap, seed;

        public HashFunction(int cap, int seed) {
            this.cap = cap;
            this.seed = seed;
        }

        public int hash(String value) {
            int ret = 0;
            int n = value.length();
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                ret += seed * ret + value.charAt(i);
                ret %= cap;
            }
            return ret;
        }
    }

    public class StandardBloomFilter {

        public BitSet bits;
        public int k;//k个hash函数  原理可以百度一下
        public List<HashFunction> hashFunc;

        public StandardBloomFilter(int k) {
            this.k = k;
            hashFunc = new ArrayList<HashFunction>();
            for (int i = 0; i < k; ++i)
                hashFunc.add(new HashFunction(100000 + i, 2 * i + 3));//10000只是当初为了过oj，seed最好为质数
            bits = new BitSet(100000 + k);
        }

        public void add(String word) {
            for (int i = 0; i < k; ++i) {
                int position = hashFunc.get(i).hash(word);
                bits.set(position);
            }
        }

        public boolean contains(String word) {
            for (int i = 0; i < k; ++i) {
                int position = hashFunc.get(i).hash(word);
                if (!bits.get(position))
                    return false;
            }
            return true;
        }
    }

看看其他的Bloom fliter的文章再来看我的代码就还理解多了
不懂可以交流哦！