用于网页黑名单系统，垃圾邮件过滤系统，爬虫的网址判重系统。
一般的意思是在大量数据集合中，判断一个新数据是否存在于这个集合中。
数据量少还可以使用hashmap和位图bitmap。数据一大占用内存不理想。
布隆的做饭法是，开辟一个长度为m的位图数组，对于每一个集合的元素使用多个hash函数计算得值%m，落在数组上的位置
都置1，这样计算完一个集合样本之后，位图数组就被置了很多1，当一个新数据来了，将那多个hash函数计算一下，如果得到的%m之后发现在位图数组上都是1了，那么可以确定这个数据在集合里，如有一个或多个为0，那就不是。删一个样本不容易。
样本数量为n,失误率为p，
m = -(n*lnp)/(ln2)^2
哈希函数的个数k = ln2 * m/n;